上一个blink我们说到CML是继BPR以后又一开创性的文章，这次我们就来一起学习一下经典的BPR算法。她通过AUC优化角度来直接优化用户对不同商品的相对偏好，而不是单点的更新。通过引入pairwise的方法很好的提高了性能。BPR是一种优化思想而不是一个推荐算法，原文paper中将BPR应用到MF和KNN中做推荐，取得了不错的效果。可以说，至今BPR在效率和结果上也是各个推荐算法比较的焦点之一！