基于隐式评分和相似度传递的学习资源推荐

发布时间：2018-07-29 18:48

【摘要】：协同过滤推荐算法存在数据稀疏的问题,这使得学习平台中由于用户学习行为记录的稀疏而无法满足用户的学习需求。为此,提出了一种基于隐式评分和相似度传递的学习资源推荐算法。首先,收集用户的学习行为;其次,改进传统的相似度计算方法,并在此基础上引入相似度传递策略;最后,应用并实现E-learning平台中学习资源的推荐。实验表明,该算法能够在一定程度上解决相似度计算不准确以及数据稀疏问题,从而提高学习资源的推荐质量。
[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.
【作者单位】： 重庆邮电大学计算机科学与技术学院;重庆市科学技术研究院信息与自动化技术研究中心;
【基金】：重庆市科技研发基地能力提升项目(cstc2014pt-gc40004)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2153658