摘要： 【目的/意义】为了提高信息服务的质量，文章融合“用户-标签-资源项”关系模型以及时间因素对于用户
标注资源的影响，提出了一种个性化推荐方法。【方法/过程】首先建立起“用户-标签-资源项”三者之间的关系模
型，分别计算用户对标签的偏好程度以及资源与标签的相关程度，以此为基础进行用户相似性和资源项相似性的
度量；然后，考虑标签使用的时间因素对用户兴趣偏好的影响结合基于用户标注行为的用户相似性以及资源项相
似性度量方法提出了改进的个性化推荐方法。【结果/结论】提出了一种综合标签和时间因素的推荐算法，该方法利
用标签使用频率描述用户偏好，并结合标签使用的时间因素动态更新用户偏好，提高推荐精度。该方法应用于医
学信息服务应用场景之中，并收集实验数据，最后将提出的方法与其他基于标签信息的协同过滤推荐方法在实验
数据集进行比较，实验结果发现该方法在推荐效果上优于对比方法。