【摘要】：協(xié)同過濾推薦算法存在數(shù)據(jù)稀疏的問題,這使得學(xué)習(xí)平臺中由于用戶學(xué)習(xí)行為記錄的稀疏而無法滿足用戶的學(xué)習(xí)需求。為此,提出了一種基于隱式評分和相似度傳遞的學(xué)習(xí)資源推薦算法。首先,收集用戶的學(xué)習(xí)行為;其次,改進(jìn)傳統(tǒng)的相似度計(jì)算方法,并在此基礎(chǔ)上引入相似度傳遞策略;最后,應(yīng)用并實(shí)現(xiàn)E-learning平臺中學(xué)習(xí)資源的推薦。實(shí)驗(yàn)表明,該算法能夠在一定程度上解決相似度計(jì)算不準(zhǔn)確以及數(shù)據(jù)稀疏問題,從而提高學(xué)習(xí)資源的推薦質(zhì)量。
[Abstract]:Collaborative filtering recommendation algorithm has the problem of sparse data which makes the learning platform can not meet the needs of users because of the sparse learning behavior records. A learning resource recommendation algorithm based on implicit scoring and similarity transfer is proposed. Firstly, the learning behavior of users is collected. Secondly, the traditional similarity calculation method is improved, and the similarity transfer strategy is introduced. Finally, the learning resources recommendation in E-learning platform is implemented. Experiments show that the algorithm can solve the problem of inaccuracy of similarity calculation and sparse data to a certain extent and improve the quality of learning resources recommendation.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;重慶市科學(xué)技術(shù)研究院信息與自動(dòng)化技術(shù)研究中心;
【基金】：重慶市科技研發(fā)基地能力提升項(xiàng)目(cstc2014pt-gc40004)
【分類號】：TP391.3

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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10 周軍鋒;湯顯;郭景峰;;一種優(yōu)化的協(xié)同過濾推薦算法[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2004年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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2 曹，

本文編號：2153658