L = −logσ(γ−dist(v; q))− k i=1 (1/k)logσ(dist(´vi; q)−γ)解释一下

这个式子是一个损失函数，通常用于训练基于距离的推荐系统中的模型。其中，L表示损失函数的值，σ表示sigmoid函数，γ表示一个阈值，dist表示向量之间的距离，v表示一个物品向量，q表示用户向量，´vi表示用户已经交互过的物品向量。

这个式子的第一项是针对用户没有交互过的物品，它的目的是让模型能够预测出用户对这些物品的兴趣程度，即距离要小于阈值γ。第二项是针对用户已经交互过的物品，它的目的是让模型能够预测出用户对这些物品不感兴趣的程度，即距离要大于阈值γ。整个式子的目标是最小化损失函数，从而使模型能够更好地预测用户的兴趣和不感兴趣的物品。