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随着互联网的快速发展，人们对个性化网页搜索、个性化广告投放、个性化社会标注等三维推荐服务的需求越来越紧迫。这些三维立方体数据高度稀疏，且与二维推荐系统相比三维推荐系统中对象之间的关系更加复杂。为了更好地模拟三维对象之间的关系并解决三维数据高度稀疏的问题，提出了一种新的三维协同过滤推荐算法CubeALS（cube alternating least squares）。该算法对三维协同过滤推荐算法cubeSVD（cube singular value decomposition）进行了改进，尝试使用不同于SV