现有的Folksonomy标签推荐系统使用的推荐算法没有考虑标签模糊和冗余问题，影响了用户建模和对推荐系统评估的准确性，并且降低了系统的推荐质量，增加了用户选择喜好项目时的负担。通过对标签推荐系统的研究，将标签模糊和冗余应用到标签推荐算法当中，有助于提高系统的推荐质量，并且能提供更合理的评价方法。实验结果表明：经过标签模糊和冗余处理的标签推荐算法显著地提高了推荐系统的推荐质量。