Multi-Sample based Contrastive Loss for Top-kRecommendation（IR 2021）

2024-02-02 15:30
文章标签 top 2021 multi based sample loss ir contrastive krecommendation

本文主要是介绍Multi-Sample based Contrastive Loss for Top-kRecommendation（IR 2021），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在 CL 中，将同一批次中的所有非正样本作为负样本，可以简单的快速获取大量负样本，CL_loss 意在最大化正对的相似性并最小化负对的相似性。而BPR 一般采用随机抽取的方式使用一个或几个负样本，BPR_loss意在最大化正样本和负样本之间的距离。它们都是通过对比过程学习的，所以BPR 损失也可以看成对比损失的一种。

为解决 CL 中正负样本不均衡的问题，作者提出了多采样正样本的 CL ，如上图。正负样本添加了权重来权衡它们之间的重要性，还可以同时使用多个正样本来参与 CL。

ICL (加入权重后的 CL_loss):                                                                                       a ∈（0,1）

MCL（基于多个正样本的CL）：针对正样本使用不足的问题，文中提出了一种同时使用多个正样本的新数据增强方法。传统的做法是在模型计算完成后&

这篇关于Multi-Sample based Contrastive Loss for Top-kRecommendation（IR 2021）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/671163。

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