基于二部图的学习资源混合推荐方法研究

发布时间：2025-01-09 00:31

　　 在线学习过程中,学习者经常面临"资源过载"和"学习迷航"问题。为了解决上述问题,研究人员将信息推荐技术引入在线学习中,试图为学习者提供个性化的学习服务。近年来,协同过滤推荐方法受到广泛关注,并在实际应用中取得了较为理想的效果。然而,该方法推荐范围有限且忽视小众资源,无法满足部分学习者的个性化需求。鉴于此,文章将物理学中的热传导和物质扩散理论引入推荐系统中,建立基于二部图的学习资源混合推荐模型。该模型将基于热传导的推荐方法和基于物质扩散的推荐方法混合使用,通过引入一个可调参数,使两种方法在不同应用场景下发挥不同的作用。该模型为进一步研究个性化学习资源推荐方法提供重要参考。

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
一、问题的提出
二、学习资源推荐方法回顾
三、基于二部图的混合推荐方法
    (一) 基于热传导的推荐方法
    (二) 基于物质扩散的推荐方法
    (三) 混合推荐策略
    (四) 推荐系统模型
四、推荐结果评价指标
    (一) 准确性
    (二) 新颖性
    (三) 多样性
    (四) 综合评价
五、实验分析
六、总结与展望



本文编号：4024861