融入属性信息的度量分解图书推荐模型研究*

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于慧1,2温廷新1黄培峰3

（1.辽宁工程技术大学系统工程研究所辽宁葫芦岛125105）
（2.葫芦岛市工业信息化发展中心辽宁葫芦岛125105）
（3.渤海船舶职业学院基础部辽宁葫芦岛125105）

出版日期:2022-04-19 发布日期:2022-04-19
通讯作者: 作者简介：于慧（1989—），女，2018级硕士研究生，研究方向为信息管理与信息系统；温廷新（1974— ），男，教授，博士，博士生导师，研究方向为信息系统、数据挖掘、矿业工程等；黄培峰（1990—），男，讲师，硕士研究生，研究方向为计算数学、计算机软件及应用。
基金资助:
*本文系辽宁省社会科学规划基金项目“辽宁新型城镇化评价指标体系研究”（项目编号：L14BTJ004）成

果之一。

摘要：

［目的／意义］旨在利用属性信息优化图书推荐模型，提升模型个性化推荐能力。［方法／过程］

充分挖掘读者、书籍属性信息对读者偏好的影响，提出一种融入属性信息的度量分解模型，将读者、书籍

置入度量空间，利用属性重构偏好向量，通过学习度量距离约束偏好向量分布以生成预测评分，实现个性

化书籍推荐。在Book-Crossing数据集中进行相关实验，评分预测能力。［结果／结论］该模型预测准确

度优于对比的其他基线模型，准确度提升比率为7%-15%。

关键词: 图书推荐, 度量分解, 属性信息, 坐标构建, 偏置约束

于慧, 温廷新黄培峰. 融入属性信息的度量分解图书推荐模型研究*[J]. 情报探索, 2022, 1(4): 1-.

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