【pair-wise】BPR Bayesian Personal

数学渣渣看论文实况之 BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback

• Bayesian Personalized Ranking 算法解析及Python实现 有些没看懂后面的

• BPR [Bayesian Personalized Ranking] 算法详解 这篇比较好，虽然θ化解的部分有点迷
• 推荐系统遇上深度学习(二十)--贝叶斯个性化排序(BPR)算法原理及实战指出：只要把loss公式给出，算出来loss就行。梯度的公式不用管，反正是用tensorflow的，tensorflow自动帮你计算梯度。

感想：

1. BPR也好，CF、正则化CF都好，相互的差别只不过是cost(目标函数)不同，只要给出公式，让tf帮你求导即可
2. 所有这些都需要放在一个矩阵内运行。如果电脑无法放下怎么办？能否分布式处理？