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標簽的使用給系統提供了一個劃分并管理用戶和物品的途徑，而個性化的標簽推薦則不僅方便用戶輸入標簽，而且有助于提高系統標簽的質量。進而，系統可以獲得更多關于用戶和物品的信息，提升后續推薦的精度，改善用戶體驗，因此在淘寶、滴滴等類似的業務場景中具有重要的作用。然而，現有的大多欻標簽推薦都沒有關注推薦列表中的排序問題，列表中過于靠后的標簽極易喪失讓用戶使用的機會，造成用戶和物品信息的缺失，阻礙后續的精準推薦。針對上述問題，提出了一種基于張量 Tucker分解和列表級排序學習的個性化標簽推薦算法，采用優化MAP的方式進行訓練，并在Last.fm數據集上進行了仿真實驗，不僅驗證了算法的有效性，而且充分探討了學習率、核張量維度等參數對算法的影響。實驗結果表明，該算法能較好地優化推薦列表的排序問題，且隨列表長度的増加，其性能呈線性下降，算法的實現有利于更好地根據用戶喜好來推薦服務。
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