本发明公开了一种基于用户与物品多属性交互面向隐式反馈的推荐方法，包括步骤：1)对用户与物品多个属性的隐式反馈交互数据进行预处理；2)根据预处理后用户与物品每个属性的隐式反馈交互数据来初始化用户物品特征向量以及构造用户物品交互矩阵；3)根据每个属性的用户物品交互矩阵来更新对应的用户物品特征向量；4)对多个用户物品特征向量进行融合来获取最新的用户物品特征向量；5)根据最新的用户物品特征向量的内积计算用户对物品的兴趣值；6)根据用户对物品的兴趣值进行排序，生成推荐列表。本发明利用用户与物品多个属性的交互，获得更全面表示用户兴趣和物品特性的用户物品特征向量，从而实现更加精准的推荐。