We can still apply commonly-used BPR [1]} recommendation loss over the final prediction score to learn the model. Formally, the training loss is given as follow:
\(L = \sum \limits _{(u,i,t) \in \mathcal {D},j \sim p_n} {-\log (\sigma (\hat{y}_{ui}^t - \hat{y}_{uj}^t))}\) 

Мы всё еще можем применять широко используемую функцию потерь BPR [1] для рекомендаций к конечному счету предсказания, чтобы обучить модель. Формально, функция потерь для обучения задается следующим образом:

\(L = \sum \limits _{(u,i,t) \in \mathcal {D},j \sim p_n} {-\log (\sigma (\hat{y}_{ui}^t - \hat{y}_{uj}^t))}\)