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基于大众分类法（folksonomy）的标签应用已逐渐成为一种重要的互联网内容组织方式，但随着数据规模的海量增长，产生了严重的信息过载问题，而传统的基于“用户一项目”二元关系的个性化推荐算法难以有效应对由“用户一项目一标签”所构成的三元关系。通过对基本人工鱼群算法进行改进，提出一种对标签推荐系统初始数据集进行聚类分析的方法，用以降低标签推荐系统的数据分析规模。在此基础上，综合考虑标签推荐系统中的元素权重以及反映用户偏好的评分信息，将元素权重和评分等级进行加权处理，以处理结果作为张量中的元素，建立了一种新的