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巫英才，浙江大学CAD＆CG国家重点实验室浙江大学百人计划研究员。他于香港科技大学获得博士学位。在担任现职之前，巫英才于2012年至2015年期间担任微软亚洲研究院研究员，2010年至2012年担任加州大学戴维斯分校博士后研究员

1） 文章从贝叶斯模型和频率模型出发，来解决标签推荐问题，有清晰的模型流程图，清晰易懂； 2）文章研究点与自己的很相关，算法难度适中，能比较好实现。 1）文章提出了一种融合代码段，文本内容，用户信息来做推荐的，给想做模型融合来解决问题提供了一种思路； 2）文章在描述每一个算法的时都给出了伪代码，让我们能比较细致看到算法具体的实现细节。 推荐理由：这是一篇2011年4月21日发布在IEEE的文章