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標簽成為信息組織的重要方式之一，隨著推薦系統的蓬勃發展，標簽推薦成為學者們研究的重要問題之一．目前存在各種各樣的標簽系統，其功能千差萬別，標簽數據信息越來越復雜．目前研究往往針對特定類型標簽數據，缺乏既綜合考慮標簽數據中不同類型對象的復雜信息又能適用于多種標簽系統數據的標簽推薦模型．構建了標簽推薦模型HnMTR，該模型首先針對標簽數據中不同類型對象構建異構網絡模型，其次對異構網絡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絡，引入多參數馬爾可夫模型進行標簽評分和推薦．通過基于豆瓣、Delicious和Meetup這3個標簽系統數據實驗，其結果表明，HnMTR模型平均準確率比目前主流算法提高10%以上，取得了較好的推薦結果。
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