分析各种基于标注的推荐技术的适用性，通过张量因子分解技术对最佳模型排序方法进行改进；比较基于标注的协同过滤（CF）、基于图的方法 （自适应Page-Rank和Folk-Rank算法）以及基于张量的方法 （HOSVD和RTF）的预测性能，优选出最佳的推荐方案。通过在一个开发的编程辅导系统中的应用，验证了所提推荐系统的有效性。
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