典型文献
融入属性信息的度量分解图书推荐模型研究
文献摘要：
[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％.
文献关键词：
图书推荐;度量分解;属性信息;坐标构建;偏置约束
中图分类号：
作者姓名：
于慧;温廷新;黄培峰
作者机构：
辽宁工程技术大学系统工程研究所 辽宁葫芦岛 125105;葫芦岛市工业信息化发展中心 辽宁葫芦岛 125105;渤海船舶职业学院基础部 辽宁葫芦岛 125105
文献出处：
引用格式：
[1]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(04):114-121
A类：
度量分解,偏置约束
B类：
属性信息,图书推荐,推荐模型,信息优化,个性化推荐,书籍,籍属,对读,读者偏好,分解模型,置入,入度,度量空间,偏好向量,距离约束,预测评分,Book,Crossing,评分预测,预测能力,预测准确度,基线模型,坐标构建
AB值：
0.408556
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