在線(xiàn)學(xué)習(xí)過(guò)程中,學(xué)習(xí)者經(jīng)常面臨"資源過(guò)載"和"學(xué)習(xí)迷航"問(wèn)題。為了解決上述問(wèn)題,研究人員將信息推薦技術(shù)引入在線(xiàn)學(xué)習(xí)中,試圖為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)服務(wù)。近年來(lái),協(xié)同過(guò)濾推薦方法受到廣泛關(guān)注,并在實(shí)際應(yīng)用中取得了較為理想的效果。然而,該方法推薦范圍有限且忽視小眾資源,無(wú)法滿(mǎn)足部分學(xué)習(xí)者的個(gè)性化需求。鑒于此,文章將物理學(xué)中的熱傳導(dǎo)和物質(zhì)擴(kuò)散理論引入推薦系統(tǒng)中,建立基于二部圖的學(xué)習(xí)資源混合推薦模型。該模型將基于熱傳導(dǎo)的推薦方法和基于物質(zhì)擴(kuò)散的推薦方法混合使用,通過(guò)引入一個(gè)可調(diào)參數(shù),使兩種方法在不同應(yīng)用場(chǎng)景下發(fā)揮不同的作用。該模型為進(jìn)一步研究個(gè)性化學(xué)習(xí)資源推薦方法提供重要參考。

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【文章目錄】：
一、問(wèn)題的提出
二、學(xué)習(xí)資源推薦方法回顧
三、基于二部圖的混合推薦方法
    (一) 基于熱傳導(dǎo)的推薦方法
    (二) 基于物質(zhì)擴(kuò)散的推薦方法
    (三) 混合推薦策略
    (四) 推薦系統(tǒng)模型
四、推薦結(jié)果評(píng)價(jià)指標(biāo)
    (一) 準(zhǔn)確性
    (二) 新穎性
    (三) 多樣性
    (四) 綜合評(píng)價(jià)
五、實(shí)驗(yàn)分析
六、總結(jié)與展望



本文編號(hào)：4024861