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针对高阶奇异值分解（HOSVD）模型进行标签推荐时产生矛盾标签且没有充分利用标签之间关联的问题,提出了1种基于合作与竞争关系的标签推荐改进算法,利用标签之间的相关关系来改进原有的HOSVD模型,并应用到标签推荐系统中。通过实验将其与未改进的推荐算法对比,实验数据表明,在同等条件下,改进后的算法推荐的标签更加准确。