atfm_bpr:贝叶斯个性化排序模型，具有从属性到特征的映射以进行冷启动推荐

具有特征到特征映射的BPR模型 这是纸上的简单实现。 Zeno Gantner，Lucas Drumond，Christoph Freudenthaler，Steffen Rendle，Lars Schmidt-Thieme。 ICDM2010。它可以应用于推荐系统中的冷启动情况。 详细地，贝叶斯个性化排名（BPR）模型是用于项目推荐的矩阵分解模型。 但是，当新项目没有评级信息（即冷启动）时，最好使用私有信息（即属性）来推断项目的可能评级，或推断基础BPR模型的特征，以便更好地预测新项目项目。 本文提供了四个简单的映射函数（以及作为基线的随机预测），这使得使用基础BPR模型在冷启动情况下进行预测成为可能。 请参阅本文以获取更多详细信息。 BPR模型的代码已在进行了修改和完善。 非常感谢gamboviol。