卷积神经网络在教育推荐系统中的应用现状.docx

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2025-07-12 发布于重庆
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卷积神经网络在教育推荐系统中的应用现状

前言

为了实现个性化推荐，系统需要根据每个学习者的需求和兴趣进行建模。卷积神经网络通过多层次的特征学习，能够提取学习者的行为数据、学习偏好以及学习进度等信息，为个性化推荐提供有力的支持。通过对学习者历史行为的分析，CNN能够预测学习者可能感兴趣的教学素材，并根据学习者的知识掌握程度推荐相应的难度级别的内容。

教育领域的内容具有高度多样性，不仅包括教材、视频课程、题库等形式，还包含文本、图片、音频等多模态数据。卷积神经网络可以处理和融合这些多模态数据，通过多层卷积提取各类信息的深层特征，从而为不同类型的学习