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三部图作为社会标签系统的表示方法，虽然可以简化标签系统元素间关系的表达，但也丢失了部分元素间的相关信息，而且不能有效处理标签系统中具有大量稀疏值和缺失值的数据．基于以上问题，文中提出了基于三部图的三维张量分解推荐算法（TTD算法）．首先分析三部图元素间可能丢失的信息，通过定义以三部图为基础的低阶张量分解模型，对高阶稀疏数据进行分析．该模型不仅包含三部图所表达的系统信息，同时还表达了三部图所丢失的元素间相互信息；在此基础上，利用缺失值处理，进行社会标签系统中的标签推荐预测．通过模型对比实验以及标签预测实验，