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课程思政教学素材的个性化推荐需求探讨
前言
由于学习者的需求和兴趣会随着时间的推移而变化,教学素材推荐系统需要具备动态更新和适应能力。卷积神经网络在训练过程中,能够随着新数据的不断输入调整模型参数,从而适应学习者需求的变化。这种动态更新机制确保了推荐系统能够始终为学习者提供最相关的教学素材,避免了推荐结果的陈旧性和误差。
教学素材中还包括大量的文本信息,这些文本信息通常包含重要的知识点、概念及其关系。卷积神经网络能够在文本数据中自动提取出有效的语义特征,分析文本之间的相关性。通过卷积操作,CNN能够捕捉文本中的局部依赖关系,从而在文本分类、情感
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