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標(biāo)簽成為信息組織的重要方式之一，隨著推薦系統(tǒng)的蓬勃發(fā)展，標(biāo)簽推薦成為學(xué)者們研究的重要問題之一．目前存在各種各樣的標(biāo)簽系統(tǒng)，其功能千差萬別，標(biāo)簽數(shù)據(jù)信息越來越復(fù)雜．目前研究往往針對特定類型標(biāo)簽數(shù)據(jù)，缺乏既綜合考慮標(biāo)簽數(shù)據(jù)中不同類型對象的復(fù)雜信息又能適用于多種標(biāo)簽系統(tǒng)數(shù)據(jù)的標(biāo)簽推薦模型．構(gòu)建了標(biāo)簽推薦模型HnMTR，該模型首先針對標(biāo)簽數(shù)據(jù)中不同類型對象構(gòu)建異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型，其次對異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型中不同類型頂點進行同空間映射，使不同類型的頂點和邊可在同一空間進行量化比較；最后基于同空間映射后網(wǎng)絡(luò)，引入多參數(shù)馬爾可夫模型進行標(biāo)簽評分和推薦．通過基于豆瓣、Delicious和Meetup這3個標(biāo)簽系統(tǒng)數(shù)據(jù)實驗，其結(jié)果表明，HnMTR模型平均準(zhǔn)確率比目前主流算法提高10%以上，取得了較好的推薦結(jié)果。
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