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