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標(biāo)簽的使用給系統(tǒng)提供了一個劃分并管理用戶和物品的途徑，而個性化的標(biāo)簽推薦則不僅方便用戶輸入標(biāo)簽，而且有助于提高系統(tǒng)標(biāo)簽的質(zhì)量。進(jìn)而，系統(tǒng)可以獲得更多關(guān)于用戶和物品的信息，提升后續(xù)推薦的精度，改善用戶體驗，因此在淘寶、滴滴等類似的業(yè)務(wù)場景中具有重要的作用。然而，現(xiàn)有的大多欻標(biāo)簽推薦都沒有關(guān)注推薦列表中的排序問題，列表中過于靠后的標(biāo)簽極易喪失讓用戶使用的機會，造成用戶和物品信息的缺失，阻礙后續(xù)的精準(zhǔn)推薦。針對上述問題，提出了一種基于張量 Tucker分解和列表級排序?qū)W習(xí)的個性化標(biāo)簽推薦算法，采用優(yōu)化MAP的方式進(jìn)行訓(xùn)練，并在Last.fm數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了仿真實驗，不僅驗證了算法的有效性，而且充分探討了學(xué)習(xí)率、核張量維度等參數(shù)對算法的影響。實驗結(jié)果表明，該算法能較好地優(yōu)化推薦列表的排序問題，且隨列表長度的増加，其性能呈線性下降，算法的實現(xiàn)有利于更好地根據(jù)用戶喜好來推薦服務(wù)。
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