基于MMR-DeepFM的图书馆读者图书推荐算法研究

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1 论文标题：基于MMR-DeepFM的图书馆读者图书推荐算法研究

2 作者信息：王艺涵, 冯 晨, 王晓晓：中国海洋大学信息科学与工程学部，山东 青岛；解登峰, 张莉红*：中国海洋大学图书馆，山东 青岛

3 出处和链接：王艺涵, 冯晨, 王晓晓, 解登峰, 张莉红. 基于MMR-DeepFM的图书馆读者图书推荐算法研究[J]. 数据挖掘, 2025, 15(3): 271-278. https://doi.org/10.12677/hjdm.2025.153023

4 摘要：为更为有效地提高图书馆图书资源使用率并为读者提供个性化推荐服务，本文提出了一种融合最大边缘相关(Maximal-Marginal-Relevance, MMR)算法和深度因子分解机(Deep Factorization Machine, DeepFM)深度学习神经网络的MMR-DeepFM图书推荐模型。采用中国海洋大学信息学部读者数据进行了模型训练和测试，与其它图书推荐算法比较，本文提出的图书推荐算法可以更为准确和多样化地为读者推荐图书，最终提高图书馆图书的借阅率。

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关键词：deep 推荐算法 图书推荐 MMR Dee