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基于学习者模型的教育资源推荐方法

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  • 万方数据
  • 维普
为解决传统领域的推荐算法不完全适用于教育资源的问题,提出了一种基于学习者模型的混合推荐方法.首先,通过把神经网络中对文本信息的分类引入推荐算法中,缓解了冷启动问题;其次,通过对老用户的学习特征和学习能力进行类内计算,解决了传统协同过滤单一计算评分相似度和计算量大的问题.实验结果表明,该模型在教育资源大数据场景下取得了良好的效果.
Educational Resources Recommendation Method Based on Learner Model

赫少华、尹四清、景志宇、王文杰

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中北大学软件学院 太原 030051

北方自动控制技术研究所 太原 030006

推荐算法 教育资源 学习者模型 混合推荐方法 神经网络

山西省高等学校科技基金山西省高等学校科技基金

2018156020181562

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.04.003

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(4)
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