排序推荐算法大体上可以分为三类，类排序算法类别是点对方法(Pointwise Approach)，这类算法将排序问题被转化为分类、回归之类的问题，并使用现有分类、回归等方法进行实现。第二类排序算法是成对方法(Pairwise Approach)，在序列方法中，排序被转化为对序列分类或对序列回归。所谓的pair就是成对的排序，比如(a,b)一组表明a比b排的靠前。第三类排序算法是列表方法(Listwise Approach)，它采用更加直接的方法对排序问题进行了处理。它在学习和预测过程中都将排序列表作为一个样本。排序的组结构被保持。
之前我们介绍的算法大都是Pointwise的方法，今天我们来介绍一种Pairwise的方法：贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)
1、BPR算法简介
1.1 基本思路
在BPR算法中，我们将任意用户u对应的物品进行标记，如果用户u在同时有物品i和j的时候点击了i，那么我们就得到了一个三元组<u,i,j>，它表示对用户u来说，i的排序要比j靠前。如果对于用户u来说我们有m组这样的反馈，那么我们就可以得到m组用户u对应的训练样本。
这里，我们做出两个假设：
- 每个用户之间的偏好行为相互独立，即用户u在商品i和j之间的偏好和其他用户无关。
- 同一用户对不同物品的偏序相互独立，也就是用户u在商品i和j之间的偏好和其他的商品无关。
为了便于表述，我们用>u符号表示用户u的偏好，上面的<u,i,j>可以表示为：i >u j。
在BPR中，我们也用到了类似矩阵分解的思想，对于用户集U和物品集I对应的U*I的预测排序矩阵，我们期望得到两个分解后的用户矩阵W(|U|×k)和物品矩阵H(|I|×k)，满足：
那么对于任意一个用户u，对应的任意一个物品i，我们预测得出的用户对该物品的偏好计算如下：
而模型的终目标是寻找合适的矩阵W和H，让X-(公式打不出来，这里代表的是X上面有一个横线，即W和H矩阵相乘后的结果)和X(实际的评分矩阵)相似。看到这里，也许你会说，BPR和矩阵分解没有什区别呀？是的，到目前为止的基本思想是一致的，但是具体的算法运算思路，确实千差万别的，我们慢慢道来。
1.2 算法运算思路
BPR 基于大后验估计P(W,H|>u)来求解模型参数W,H,这里我们用θ来表示参数W和H, >u代表用户u对应的所有商品的全序关系,则优化目标是P(θ|>u)。根据贝叶斯公式，我们有：
由于我们求解假设了用户的排序和其他用户无关，那么对于任意一个用户u来说，P(>u)对所有的物品一样，所以有：
这个优化目标转化为两部分。部分和样本数据集D有关，第二部分和样本数据集D无关。
部分
对于部分，由于我们假设每个用户之间的偏好行为相互独立，同一用户对不同物品的偏序相互独立，所以有：
上面的式子类似于极大似然估计，若用户u相比于j来说更偏向i，那么我们就希望P(i >u j|θ)出现的概率越大越好。
上面的式子可以进一步改写成：
而对于P(i >u j|θ)这个概率，我们可以使用下面这个式子来代替:
其中，σ(x)是sigmoid函数，σ里面的项我们可以理解为用户u对i和j偏好程度的差异，我们当然希望i和j的差异越大越好，这种差异如何体现，简单的就是差值：
省略θ我们可以将式子简略的写为：
因此优化目标的项可以写作：
哇，是不是很简单的思想，对于训练数据中的<u,i,j>，用户更偏好于i，那么我们当然希望在X-矩阵中ui对应的值比uj对应的值大，而且差距越大越好！
第二部分
回想之前我们通过贝叶斯角度解释正则化的文章：https://www.jianshu.com/p/4d562f2c06b8
当θ的先验分布是正态分布时，其实就是给损失函数加入了正则项，因此我们可以假定θ的先验分布是正态分布：
所以：
因此，终的大对数后验估计函数可以写作：
剩下的我们就可以通过梯度上升法(因为是要让上式大化)来求解了。我们这里就略过了，BPR的思想已经很明白了吧，哈哈！让我们来看一看如何实现吧。
2、算法实现
本文的github地址为：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/recommendation/Basic-BPR-Demo
所用到的数据集是movieslen 100k的数据集，下载地址为：http://grouplens.org/datasets/movielens/
数据预处理
首先，我们需要处理一下数据，得到每个用户打分过的电影，同时，还需要得到用户的数量和电影的数量。
def load_data():
user_ratings = defaultdict(set)
max_u_id = -1
max_i_id = -1
with open('data/u.data','r') as f:
for line in f.readlines():
u,i,_,_ = line.split("\t")
u = int(u)
i = int(i)
user_ratings[u].add(i)
max_u_id = max(u,max_u_id)
max_i_id = max(i,max_i_id)
print("max_u_id:",max_u_id)
print("max_i_idL",max_i_id)
return max_u_id,max_i_id,user_ratings
下面我们会对每一个用户u，在user_ratings中随机找到他评分过的一部电影i,保存在user_ratings_test，后面构造训练集和测试集需要用到。
def generate_test(user_ratings):
"""
对每一个用户u，在user_ratings中随机找到他评分过的一部电影i,保存在user_ratings_test，我们为每个用户取出的这一个电影，是不会在训练集中训练到的，作为测试集用。
"""
user_test = dict()
for u,i_list in user_ratings.items():
user_test[u] = random.sample(user_ratings[u],1)[0]
return user_test
构建训练数据
我们构造的训练数据是<u,i,j>的三元组，i可以根据刚才生成的用户评分字典得到，j可以利用负采样的思想，认为用户没有看过的电影都是负样本：
def generate_train_batch(user_ratings,user_ratings_test,item_count,batch_size=512):
"""
构造训练用的三元组
对于随机抽出的用户u，i可以从user_ratings随机抽出，而j也是从总的电影集中随机抽出，当然j必须保证(u,j)不在user_ratings中
"""
t = []
for b in range(batch_size):
u = random.sample(user_ratings.keys(),1)[0]
i = random.sample(user_ratings[u],1)[0]
while i==user_ratings_test[u]:
i = random.sample(user_ratings[u],1)[0]
j = random.randint(1,item_count)
while j in user_ratings[u]:
j = random.randint(1,item_count)
t.append([u,i,j])
return np.asarray(t)
构造测试数据
同样构造三元组，我们刚才给每个用户单独抽出了一部电影，这个电影作为i，而用户所有没有评分过的电影都是负样本j：
def generate_test_batch(user_ratings,user_ratings_test,item_count):
"""
对于每个用户u，它的评分电影i是我们在user_ratings_test中随机抽取的，它的j是用户u所有没有评分过的电影集合，
比如用户u有1000部电影没有评分，那么这里该用户的测试集样本就有1000个
"""
for u in user_ratings.keys():
t = []
i = user_ratings_test[u]
for j in range(1,item_count + 1):
if not(j in user_ratings[u]):
t.append([u,i,j])
yield np.asarray(t)
模型构建
首先回忆一下我们需要学习的参数θ，其实就是用户矩阵W(|U|×k)和物品矩阵H(|I|×k)对应的值，对于我们的模型来说，可以简单理解为由id到embedding的转化，因此有：
u = tf.placeholder(tf.int32,[None])
i = tf.placeholder(tf.int32,[None])
j = tf.placeholder(tf.int32,[None])
user_emb_w = tf.get_variable("user_emb_w", [user_count + 1, hidden_dim],
initializer=tf.random_normal_initializer(0, 0.1))
item_emb_w = tf.get_variable("item_emb_w", [item_count + 1, hidden_dim],
initializer=tf.random_normal_initializer(0, 0.1))
u_emb = tf.nn.embedding_lookup(user_emb_w, u)
i_emb = tf.nn.embedding_lookup(item_emb_w, i)
j_emb = tf.nn.embedding_lookup(item_emb_w, j)
回想一下我们要优化的目标，部分是ui和uj对应的预测值的评分之差，再经由sigmoid变换得到的[0,1]值，我们希望这个值越大越好，对于损失来说，当然是越小越好。因此，计算如下：
x = tf.reduce_sum(tf.multiply(u_emb,(i_emb-j_emb)),1,keep_dims=True)
loss1 = - tf.reduce_mean(tf.log(tf.sigmoid(x)))
第二部分是我们的正则项，参数就是我们的embedding值，所以正则项计算如下：
l2_norm = tf.add_n([
tf.reduce_sum(tf.multiply(u_emb, u_emb)),
tf.reduce_sum(tf.multiply(i_emb, i_emb)),
tf.reduce_sum(tf.multiply(j_emb, j_emb))
])
因此，我们模型整个的优化目标可以写作：
regulation_rate = 0.0001
bprloss = regulation_rate * l2_norm - tf.reduce_mean(tf.log(tf.sigmoid(x)))
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(bprloss)
至此，我们整个模型就介绍完了，如果大家想要了解完整的代码实现，可以参考github哟。
3、总结
1.BPR是基于矩阵分解的一种排序算法，它不是做全局的评分优化，而是针对每一个用户自己的商品喜好分贝做排序优化。
2.它是一种pairwise的排序算法，对于每一个三元组<u,i,j>，模型希望能够使用户u对物品i和j的差异更明显。
3.同时，引入了贝叶斯先验，假设参数服从正态分布，在转换后变为了L2正则，减小了模型的过拟合。
