BPR

BPRは、推薦システムにおいて、ユーザーがアイテムに対してどのような順序で好みを持っているかを予測するための学習アルゴリズムです。ユーザーがどの商品をクリックしたかなどの暗黙的なフィードバック情報から、ランキングを作成します。

この手法はベイズ的なアプローチを採用しており、ユーザーがアイテムAをアイテムBよりも好むというペア（順序関係）を最適化することで学習を行います。明示的な評価値がなくても、行動履歴からランキングを生成できるため、多くの推薦エンジンで基礎的な手法として利用されています。

G検定では、推薦システムの文脈で登場します。Matrix Factorization（行列分解）などの他の推薦技術との比較や、明示的評価と暗黙的フィードバックの違いといった点から関連付けて知識を整理しておくことが有効です。