【摘 要】
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针对标签推荐系统存在极度稀疏性的问题,通过提取标注过程的关键特征并计算元组的初始权重,构建加权元组集的张量模型;然后应用高阶奇异值分解（high order singular value dec
【机 构】
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泰州学院计算机科学与技术学院,江苏科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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泰州市科技支撑项目（TS201515）,教育部人文社科基金资助项目（10YJAZH069）,江苏省“六大人才高峰”项目（2012XXRJ-013）
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针对标签推荐系统存在极度稀疏性的问题,通过提取标注过程的关键特征并计算元组的初始权重,构建加权元组集的张量模型;然后应用高阶奇异值分解（high order singular value decomposition,HOSVD）对张量模型降维,根据处理结果作标签推荐,从而达到提高推荐效率的目的;运用Movie Lens数据集对基于特征加权张量分解的标签推荐算法进行了模拟,实验结果表明：基于特征加权张量分解的标签推荐算法比传统算法推荐效果更好。该方法能够有效改善数据稀疏性问题,提高了推荐效率.
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