FunctionDef loss_pointwise_negative_Standard(y, y_deepfm_pos, y_deepfm_neg, score, alpha_u, beta_i, args, log_var, log_var_neg)

loss_pointwise_negative_Standard: 该函数用于计算点对负样本的损失值。

参数:

• y: 真实标签。
• y_deepfm_pos: 正样本的预测值。
• y_deepfm_neg: 负样本的预测值。
• score: 未在函数体中直接使用，可能用于后续版本或其他目的。
• alpha_u: 未在函数体中直接使用，可能用于后续版本或其他目的。
• beta_i: 未在函数体中直接使用，可能用于后续版本或其他目的。
• args: 未在函数体中直接使用，可能用于后续版本或其他目的。
• log_var: 未在函数体中直接使用，可能用于后续版本或其他目的。
• log_var_neg: 未在函数体中直接使用，可能用于后续版本或其他目的。

代码描述: 函数loss_pointwise_negative_Standard主要用于计算基于点对的负样本损失。该函数首先计算正样本预测值与真实标签之间的平方差（loss_y），然后计算负样本预测值与0之间的平方差（loss_y_neg）。最终的损失值为这两部分的和。这种损失函数设计主要用于处理那些同时包含正样本和负样本的学习任务，通过对正负样本分别计算损失，旨在提高模型对正负样本区分度的能力。

在项目中，loss_pointwise_negative_Standard函数被setup_user_model函数调用，用于配置用户模型的损失函数。根据args.loss的值，可以选择不同的损失函数，其中包括点对负样本损失（pointneg）。这表明该项目支持多种损失函数，以适应不同的学习任务和模型要求。

注意:

• 函数中未使用的参数（如score, alpha_u, beta_i, args, log_var, log_var_neg）可能保留用于未来的功能扩展或特定场景下的自定义需求。
• 在实际应用中，应根据具体任务和数据特性选择合适的损失函数。

输出示例: 假设函数计算得到的loss_y为10，loss_y_neg为5，则函数的返回值将为15。

FunctionDef loss_pointwise_Standard(y, y_deepfm_pos, y_deepfm_neg, score, alpha_u, beta_i, args, log_var, log_var_neg)

loss_pointwise_Standard: 该函数的功能是计算点对点损失。

参数:

• y: 真实标签。
• y_deepfm_pos: 正样本的预测值。
• y_deepfm_neg: 负样本的预测值，本函数中未使用。
• score: 分数，本函数中未使用。
• alpha_u: 用户侧参数，本函数中未使用。
• beta_i: 物品侧参数，本函数中未使用。
• args: 其他参数，本函数中未使用。
• log_var: 对数方差，本函数中未使用。
• log_var_neg: 负样本的对数方差，本函数中未使用。

代码描述: loss_pointwise_Standard 函数主要用于计算点对点损失，这在推荐系统或其他机器学习任务中是一种常见的损失计算方式。具体来说，该函数通过计算预测值y_deepfm_pos与真实值y之间的差异的平方和来计算损失。在这个过程中，只考虑了正样本的预测值，而没有使用负样本的预测值y_deepfm_neg、分数score、用户侧参数alpha_u、物品侧参数beta_i、其他参数args、对数方差log_var以及负样本的对数方差log_var_neg。

在项目中，该函数被setup_user_model函数调用，用于根据用户指定的损失类型（通过args.loss参数指定）来选择相应的损失函数。在setup_user_model函数中，根据不同的损失类型，可以选择loss_pointwise_Standard作为计算损失的函数之一。这表明loss_pointwise_Standard函数在项目中主要用于支持点对点损失的计算，以便在训练推荐模型或其他机器学习模型时使用。

注意:

• 在使用该函数时，需要确保y、y_deepfm_pos参数正确传入，因为这两个参数直接影响损失的计算。
• 该函数目前未使用的参数（如y_deepfm_neg、score等）可能预留给了未来的功能扩展，因此在阅读代码和进行维护时应注意这一点。

输出示例: 假设y和y_deepfm_pos分别为真实标签和预测值的张量，那么函数的返回值可能是一个标量，表示计算得到的损失值。例如，如果y和y_deepfm_pos之间的差异较大，则返回的损失值会相应较大；反之，如果它们非常接近，则损失值会较小。

FunctionDef loss_pairwise_Standard(y, y_deepfm_pos, y_deepfm_neg, score, alpha_u, beta_i, args, log_var, log_var_neg)

loss_pairwise_Standard: 此函数的功能是计算基于sigmoid函数的成对损失（Pairwise Loss）。

参数:

• y: 真实标签，虽然在此函数中未直接使用，但保留此参数以保持接口的一致性。
• y_deepfm_pos: 正样本的预测得分。
• y_deepfm_neg: 负样本的预测得分。
• score: 在此函数中未使用，但为了保持函数调用的一致性而保留。
• alpha_u: 在此函数中未使用，保留此参数以保持接口的一致性。
• beta_i: 在此函数中未使用，保留此参数以保持接口的一致性。
• args: 在此函数中未使用，保留此参数以保持接口的一致性。
• log_var: 在此函数中未使用，保留此参数以保持接口的一致性。
• log_var_neg: 在此函数中未使用，保留此参数以保持接口的一致性。

代码描述: loss_pairwise_Standard 函数通过计算正样本预测得分与负样本预测得分之差的sigmoid值的对数的负值，来计算成对损失。这种损失函数常用于推荐系统和排序问题中，目的是使模型能够更好地区分正负样本。在项目中，此函数被用作用户模型训练时的损失函数之一，具体地，在 examples/usermodel/run_Egreedy.py/setup_user_model 中，根据配置选择不同的损失函数进行模型编译，其中就包括了 loss_pairwise_Standard。这表明该项目支持多种损失函数，以适应不同的训练需求和场景。

注意:

• 在使用此函数时，需要确保 y_deepfm_pos 和 y_deepfm_neg 的维度相同，且都是模型对正负样本的预测得分。
• 此函数未使用的参数（如 score, alpha_u, beta_i, args, log_var, log_var_neg）主要是为了保持函数接口的一致性，以便在不同场景下调用，但在实际使用时可以忽略。

输出示例: 假设 y_deepfm_pos 为 [0.8]，y_deepfm_neg 为 [0.3]，则函数可能返回 -0.47000363 作为损失值。

FunctionDef loss_pairwise_pointwise_Standard(y, y_deepfm_pos, y_deepfm_neg, score, alpha_u, beta_i, args, log_var, log_var_neg)

loss_pairwise_pointwise_Standard: 该函数的功能是计算标准的成对和逐点损失的组合。

参数:

• y: 真实标签。
• y_deepfm_pos: 正样本的预测得分。
• y_deepfm_neg: 负样本的预测得分。
• score: 评分，未在函数体中直接使用。
• alpha_u: 用户侧参数，未在函数体中直接使用。
• beta_i: 物品侧参数，未在函数体中直接使用。
• args: 包含各种配置的参数对象，此处主要用于获取bpr_weight。
• log_var: 日志方差，未在函数体中直接使用。
• log_var_neg: 负样本的日志方差，未在函数体中直接使用。

代码描述: loss_pairwise_pointwise_Standard函数主要用于计算两部分的损失：逐点损失和成对损失。逐点损失是通过计算预测得分y_deepfm_pos与真实标签y之间的平方差来实现的，然后对所有样本求和得到总的逐点损失loss_y。成对损失是通过先计算正样本预测得分与负样本预测得分之差的sigmoid函数值，然后取对数并求和得到的，最后乘以参数args.bpr_weight得到总的成对损失bpr_click。这两部分损失相加得到最终的损失值loss。

在项目中，该函数被setup_user_model函数调用，用于根据用户配置选择不同的损失函数。当用户配置的损失类型为pointpair、pairpoint或pp时，会选择使用loss_pairwise_pointwise_Standard函数。该函数的损失计算结果将用于模型的训练过程，帮助优化模型参数。

注意:

• 确保args参数中包含bpr_weight属性，否则在执行时会引发错误。
• 该函数未直接使用score、alpha_u、beta_i、log_var和log_var_neg参数，这意味着它们可能是为了保持接口的一致性或未来的扩展性而保留的。

输出示例: 假设在某次调用中，计算得到的loss_y为10，bpr_click为5，且args.bpr_weight为0.5，则最终的损失loss将为：

loss = 10 + 0.5 * 5 = 12.5

这个值将被用于模型训练过程中的梯度计算和参数更新。

FunctionDef loss_pointwise_negative_IPS(y, y_deepfm_pos, y_deepfm_neg, score, alpha_u, beta_i, args, log_var, log_var_neg)

loss_pointwise_negative_IPS: 此函数的功能是计算基于负采样的逐点损失（Pointwise Loss）和负样本的逐点损失，并将两者相加得到最终的损失值。

参数:

• y: 真实标签。
• y_deepfm_pos: 正样本的预测值。
• y_deepfm_neg: 负样本的预测值。
• score: 样本的权重分数。
• alpha_u: 用户特定参数，可选。
• beta_i: 项目特定参数，可选。
• args: 其他参数，可选。
• log_var: 正样本的对数方差，可选。
• log_var_neg: 负样本的对数方差，可选。

代码描述: 此函数首先计算正样本预测值与真实值之间的平方差，然后乘以样本的权重分数（score），并对所有样本求和，得到正样本的损失（loss_y）。接着，计算负样本预测值与0之间的平方差，并对所有负样本求和，得到负样本的损失（loss_y_neg）。最后，将正样本的损失和负样本的损失相加，得到最终的损失值（loss）。这种损失函数设计旨在同时优化正样本的预测准确性和负样本的区分度，适用于推荐系统和排序任务中的负采样策略。

在项目中，此函数被setup_user_model函数调用，用于配置用户模型的损失函数。根据args.loss的值选择不同的损失函数，当args.loss为"pointneg"时，使用loss_pointwise_negative_IPS作为损失函数。这表明在特定的配置下，项目旨在处理包含负样本的推荐或排序任务，通过负采样策略来优化模型性能。

注意:

• 在使用此函数时，需要确保y_deepfm_pos、y_deepfm_neg和score的维度匹配，以避免运算错误。
• 此函数假设score已经根据实际情况进行了适当的归一化或调整，以反映样本的重要性或置信度。

输出示例: 假设在一个简单的场景中，loss_pointwise_negative_IPS函数的调用返回值为2500，这意味着根据当前模型参数和输入的正负样本，计算得到的综合损失值为2500。这个值越小，表示模型对正负样本的预测越准确，模型的性能越好。

FunctionDef loss_pointwise_IPS(y, y_deepfm_pos, y_deepfm_neg, score, alpha_u, beta_i, args, log_var, log_var_neg)

loss_pointwise_IPS: 此函数的功能是计算基于倾向得分加权的点对点损失。

参数:

• y: 真实标签。
• y_deepfm_pos: 模型对正样本的预测值。
• y_deepfm_neg: 模型对负样本的预测值，本函数中未直接使用。
• score: 倾向得分，用于加权损失。
• alpha_u: 用户特定参数，本函数中未直接使用。
• beta_i: 项目特定参数，本函数中未直接使用。
• args: 其他参数，本函数中未直接使用。
• log_var: 对数方差，本函数中未直接使用。
• log_var_neg: 负样本的对数方差，本函数中未直接使用。

代码描述: loss_pointwise_IPS 函数主要用于计算基于倾向得分加权的点对点损失。它通过计算模型对正样本的预测值与真实标签之间的平方差，然后乘以倾向得分（score）并对所有样本求和，来得到最终的损失值。这种损失计算方法在处理倾向得分加权的推荐系统或者其他需要考虑样本权重的场景中非常有用。

在项目中，loss_pointwise_IPS 函数被 setup_user_model 函数调用，用于配置用户模型的损失函数。根据 args.loss 的值，setup_user_model 函数会选择相应的损失函数，其中包括点对点损失（pointwise loss）、对比损失（pairwise loss）等。当选择点对点损失时，即使用 loss_pointwise_IPS 函数作为模型的损失函数。这表明在项目中，loss_pointwise_IPS 函数主要用于处理那些需要考虑样本权重的学习任务。

注意:

• 在使用此函数时，需要确保 score 参数正确反映了每个样本的倾向得分，这对于损失计算的准确性至关重要。
• 该函数目前不直接使用 y_deepfm_neg、alpha_u、beta_i、args、log_var 和 log_var_neg 这些参数，但它们被保留在函数签名中以便未来可能的扩展。

输出示例: 假设对于一批样本，计算得到的加权损失值为 0.5，则函数的返回值将是：

0.5

FunctionDef loss_pairwise_IPS(y, y_deepfm_pos, y_deepfm_neg, score, alpha_u, beta_i, args, log_var, log_var_neg)

loss_pairwise_IPS: 该函数的功能是计算成对逆概率加权（Inverse Propensity Scoring, IPS）的损失。

参数:

• y: 真实标签，不直接用于此函数计算中，但保留以适应可能的接口需求。
• y_deepfm_pos: 正样本的DeepFM模型预测值。
• y_deepfm_neg: 负样本的DeepFM模型预测值。
• score: 样本的逆概率得分。
• alpha_u: 用户特定参数，此版本中未使用。
• beta_i: 项目特定参数，此版本中未使用。
• args: 其他参数，此版本中未使用。
• log_var: 正样本的对数方差，此版本中未使用。
• log_var_neg: 负样本的对数方差，此版本中未使用。

代码描述: loss_pairwise_IPS 函数通过计算正样本与负样本预测值的差异的sigmoid函数的对数，然后乘以逆概率得分（score）并求和，来计算成对逆概率加权的损失。这种损失计算方式主要用于推荐系统中，尤其是在处理成对（正样本和负样本）数据时，能够有效地优化模型的排序性能。在项目中，该函数被 setup_user_model 函数调用，用于配置用户模型的损失函数。根据 args.loss 的值选择不同的损失函数，当其值为 "pair" 时，使用 loss_pairwise_IPS 作为损失函数。这表明该函数在处理成对数据并采用逆概率加权策略进行模型训练时的重要性。

注意:

• 该函数假设输入的正负样本预测值是通过相同模型的不同输入得到的，因此它们的尺度和分布应该是一致的。
• score 参数是关键，它代表了每个样本对的重要性权重，通常基于样本的选择倾向性来计算。正确的 score 计算对于模型性能至关重要。
• 函数当前版本中未使用的参数（如 alpha_u, beta_i, args, log_var, log_var_neg）保留了接口的灵活性，以便未来扩展。

输出示例: 假设 y_deepfm_pos = [0.9, 0.8], y_deepfm_neg = [0.3, 0.2], score = [1, 1]，则函数的返回值可能是一个标量损失值，例如 -1.504。

FunctionDef loss_pairwise_pointwise_IPS(y, y_deepfm_pos, y_deepfm_neg, score, alpha_u, beta_i, args, log_var, log_var_neg)

loss_pairwise_pointwise_IPS: 该函数用于计算基于成对和点对点的IPS（Inverse Propensity Scoring）损失。

参数:

• y: 真实标签。
• y_deepfm_pos: 正样本的预测得分。
• y_deepfm_neg: 负样本的预测得分。
• score: 样本的倾向得分。
• alpha_u: 用户特定参数，可选。
• beta_i: 物品特定参数，可选。
• args: 包含其他配置的参数对象。
• log_var: 正样本的对数方差，可选。
• log_var_neg: 负样本的对数方差，可选。

代码描述: loss_pairwise_pointwise_IPS函数首先计算点对点损失，即基于预测得分和真实标签的均方误差（MSE），并通过样本的倾向得分加权。然后，计算成对损失，即基于正样本预测得分与负样本预测得分之差的二分类交叉熵损失，并通过样本的倾向得分加权。最后，将点对点损失和成对损失结合，通过args.bpr_weight参数调整成对损失的权重，得到最终的损失值。

在项目中，loss_pairwise_pointwise_IPS函数被setup_user_model函数调用，用于配置用户模型的损失函数。根据args.loss参数的值，选择不同的损失函数。当args.loss为"pointpair"、"pairpoint"或"pp"时，使用loss_pairwise_pointwise_IPS函数作为损失函数。该函数通过functools.partial传递额外的args参数，以便在损失计算中使用。

注意:

• 确保args对象中包含bpr_weight属性，因为它是计算最终损失时必需的。
• score参数应为正样本和负样本的倾向得分，用于调整损失计算，以反映样本选择偏差。

输出示例: 假设函数计算得到的最终损失值为0.5，则函数的返回值为：

0.5

FunctionDef process_logit(y_deepfm_pos, score, alpha_u, beta_i, args)

process_logit: 该函数用于处理logit值，并计算加权损失和正则化损失。

参数:

• y_deepfm_pos: 正样本的DeepFM预测值。
• score: 原始分数值。
• alpha_u: 用户侧的正则化参数，可选。
• beta_i: 物品侧的正则化参数，可选。
• args: 包含lambda_ab等其他参数的对象，可选。

代码描述: process_logit函数主要用于处理给定的logit值（即模型的原始输出分数），并根据是否提供正则化参数alpha_u和beta_i来调整分数值和计算正则化损失。如果提供了alpha_u和beta_i，则会使用这些参数对分数进行加权，并计算与这些正则化参数相关的损失loss_ab。否则，分数不会被调整，且loss_ab为0。最后，根据调整后的分数计算加权的正样本预测值y_weighted，并将其与loss_ab一起返回。

在项目中，process_logit函数被多个损失函数调用，包括loss_pointwise_negative、loss_pointwise、loss_pairwise和loss_pairwise_pointwise。这些调用情况表明，process_logit在不同类型的损失计算中扮演着核心角色，既处理分数值的调整，又参与正则化损失的计算。这种设计使得模型能够在优化过程中考虑用户和物品的特定属性，从而提高推荐系统的效果。

注意:

• 当使用process_logit函数时，需要确保args对象中包含lambda_ab参数，因为它直接影响到正则化损失的计算。
• 如果不需要对分数进行正则化处理，可以不传递alpha_u和beta_i参数。

输出示例: 调用process_logit(y_deepfm_pos=0.8, score=0.5, alpha_u=1.2, beta_i=0.9, args={'lambda_ab': 0.01})可能会返回如下值：

• y_weighted: 0.6153846153846154
• loss_ab: 0.0036

这个输出示例展示了在给定正则化参数和分数值的情况下，如何计算加权的正样本预测值和正则化损失。

FunctionDef loss_pointwise_negative(y, y_deepfm_pos, y_deepfm_neg, score, alpha_u, beta_i, args, log_var, log_var_neg)

loss_pointwise_negative: 该函数用于计算点对负样本的损失值。

参数:

• y: 真实标签。
• y_deepfm_pos: 正样本的DeepFM预测值。
• y_deepfm_neg: 负样本的DeepFM预测值。
• score: 原始分数值。
• alpha_u: 用户侧的正则化参数，可选。
• beta_i: 物品侧的正则化参数，可选。
• args: 包含其他参数的对象，可选。
• log_var: 正样本的对数方差，可选。
• log_var_neg: 负样本的对数方差，可选。

代码描述: loss_pointwise_negative函数首先调用process_logit函数处理正样本的DeepFM预测值和原始分数值，同时根据是否提供正则化参数alpha_u和beta_i来调整分数值和计算正则化损失。接着，根据是否提供对数方差log_var和log_var_neg，计算正负样本的方差损失。最后，计算正样本和负样本的加权损失，并将所有损失项相加得到最终的损失值。

在项目中，loss_pointwise_negative函数被setup_user_model函数调用，用于配置用户模型的损失函数。这表明该损失函数在处理用户模型训练时，特别是在考虑正负样本对的场景下，起到了关键作用。通过对正负样本分别处理并引入正则化和方差损失，该函数有助于提高模型对不同样本重要性的区分能力，从而提升模型的整体性能。

注意:

• 在使用loss_pointwise_negative函数时，需要确保传入的参数args中包含了所有必要的配置信息。
• 如果不需要考虑样本的方差损失，可以不传递log_var和log_var_neg参数。

输出示例: 调用loss_pointwise_negative(y=1, y_deepfm_pos=0.8, y_deepfm_neg=0.2, score=0.5, alpha_u=1.2, beta_i=0.9, args={'lambda_ab': 0.01}, log_var=0.1, log_var_neg=0.2)可能会返回一个浮点数，例如0.75，代表了给定输入下的损失值。

FunctionDef loss_pointwise(y, y_deepfm_pos, y_deepfm_neg, score, alpha_u, beta_i, args, log_var, log_var_neg)

loss_pointwise: 该函数用于计算点对点损失。

参数:

• y: 真实标签。
• y_deepfm_pos: 正样本的DeepFM预测值。
• y_deepfm_neg: 负样本的DeepFM预测值，本函数中未直接使用。
• score: 原始分数值。
• alpha_u: 用户侧的正则化参数，可选。
• beta_i: 物品侧的正则化参数，可选。
• args: 包含其他参数的对象，可选。
• log_var: 正样本的对数方差，用于计算方差损失，可选。
• log_var_neg: 负样本的对数方差，本函数中未直接使用。

代码描述: loss_pointwise函数首先调用process_logit函数处理正样本的DeepFM预测值和原始分数值，同时根据是否提供正则化参数alpha_u和beta_i来调整分数值和计算正则化损失。接着，根据是否提供了log_var参数，计算方差相关的损失。如果提供了log_var，则使用它来调整损失计算，否则不进行调整。最后，计算加权的真实标签损失、正则化损失和方差损失的总和作为最终的损失值返回。

在项目中，loss_pointwise函数被setup_user_model函数调用，用于配置用户模型的损失函数。这表明loss_pointwise函数在模型训练过程中用于优化模型参数，特别是在处理点对点任务时，如用户对物品的评分预测。

注意:

• 在使用loss_pointwise函数时，需要确保args对象中包含了所有必要的参数，尤其是当需要计算正则化损失时。
• log_var参数用于方差损失的计算，如果模型预测的不确定性信息对于损失计算很重要，应该提供这个参数。

输出示例: 调用loss_pointwise(y=1.0, y_deepfm_pos=0.9, score=0.8, alpha_u=1.2, beta_i=0.9, args={'lambda_ab': 0.01}, log_var=0.2)可能会返回如下损失值：

• loss: 0.45

这个输出示例展示了在给定真实标签、正样本的DeepFM预测值、原始分数值、正则化参数和对数方差的情况下，如何计算最终的损失值。

FunctionDef loss_pairwise(y, y_deepfm_pos, y_deepfm_neg, score, alpha_u, beta_i, args, log_var, log_var_neg)

loss_pairwise: 该函数用于计算成对损失。

参数:

• y: 真实标签。
• y_deepfm_pos: 正样本的DeepFM预测值。
• y_deepfm_neg: 负样本的DeepFM预测值。
• score: 原始分数值。
• alpha_u: 用户侧的正则化参数，可选。
• beta_i: 物品侧的正则化参数，可选。
• args: 包含其他参数的对象，可选。
• log_var: 正样本的对数方差，可选。
• log_var_neg: 负样本的对数方差，可选。

代码描述: loss_pairwise函数主要用于计算成对损失，它首先调用process_logit函数处理正样本的DeepFM预测值，并计算加权损失和正则化损失。如果提供了log_var和log_var_neg参数，该函数会计算正负样本的方差损失；否则，方差损失将被设置为0。接着，计算基于sigmoid函数的成对点击损失（BPR点击损失），并将所有损失项相加得到最终的损失值。

在项目中，loss_pairwise函数被setup_user_model函数调用，用于配置用户模型的损失函数。这表明loss_pairwise函数在模型训练过程中用于优化模型参数，特别是在处理成对数据（正样本与负样本）时，通过最小化成对损失来提高模型的区分能力。

注意:

• 在使用loss_pairwise函数时，需要确保传入的参数args中包含了所有必要的配置信息。
• 如果不需要考虑方差损失，可以不传递log_var和log_var_neg参数。

输出示例: 调用loss_pairwise(y=1, y_deepfm_pos=0.8, y_deepfm_neg=0.3, score=0.5, alpha_u=1.2, beta_i=0.9, args={'lambda_ab': 0.01})可能会返回如下损失值：2.4567

这个输出示例展示了在给定参数的情况下，如何计算成对损失的总和。

FunctionDef loss_pairwise_pointwise(y, y_deepfm_pos, y_deepfm_neg, score, alpha_u, beta_i, args, log_var, log_var_neg)

loss_pairwise_pointwise: 该函数用于计算成对和逐点损失的组合。

参数:

• y: 真实标签值。
• y_deepfm_pos: 正样本的DeepFM预测值。
• y_deepfm_neg: 负样本的DeepFM预测值。
• score: 原始分数值。
• alpha_u: 用户侧的正则化参数，可选。
• beta_i: 物品侧的正则化参数，可选。
• args: 包含模型参数的对象，如bpr_weight等。
• log_var: 正样本的对数方差，用于不确定性建模，可选。
• log_var_neg: 负样本的对数方差，用于不确定性建模，可选。

代码描述: loss_pairwise_pointwise函数首先调用process_logit函数处理正样本的DeepFM预测值，根据是否提供正则化参数alpha_u和beta_i来调整分数值并计算正则化损失。接着，根据是否提供了log_var参数，计算正样本的不确定性加权损失。然后，计算成对损失，即正样本预测值与负样本预测值之差的sigmoid的负对数。最后，将逐点损失、成对损失、正则化损失以及正样本的不确定性损失相加得到总损失。

在项目中，loss_pairwise_pointwise函数被setup_user_model函数调用，用于配置用户模型的损失函数。这表明该损失函数在模型训练过程中用于优化模型参数，通过结合成对和逐点损失来提高推荐系统的性能。

注意:

• 在使用loss_pairwise_pointwise函数时，需要确保args对象中包含bpr_weight参数，因为它直接影响到成对损失的计算。
• 如果不需要对分数进行不确定性建模，可以不传递log_var和log_var_neg参数。

输出示例: 调用loss_pairwise_pointwise(y=1, y_deepfm_pos=0.8, y_deepfm_neg=0.2, score=0.5, alpha_u=1.2, beta_i=0.9, args={'bpr_weight': 0.01}, log_var=0.1)可能会返回如下值：

• loss: 2.307

这个输出示例展示了在给定真实标签值、正负样本的DeepFM预测值、原始分数值、正则化参数、模型参数以及正样本的对数方差的情况下，如何计算总损失。