【推薦算法】從零開始作推薦（六）——貝葉斯性化排序 (BPRMF) 的Tensorflow版

前言    以前咱們已經介紹了貝葉斯個性化排序（Bayesian Personalized Ranking, BPR），並基於BPR矩陣分解進行推薦實戰。同傳統矩陣分解同樣，BPRMF也有神經網絡的版本。此方法在劉建平老師的博客上已有介紹，但其評價指標和數據集劃分與本系列不一樣。所以，本文在其基礎上進行修改，方便與本系列方法一同進行比較。 html 目錄 前言 核心算法 損失函數 求解算法 實驗結

>>阅读原文<<