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基于用户偏好协同过滤算法的个性化学习资源推荐
摘要:本文介绍了个性化学习资源推荐的研究背景和意义,说明了传统教育存在的问题,阐述了协同过滤推荐技术原理、方法及在教育中的应用,并通过实验分析,发现基于该算法的个性化学习资源推荐能够有效地提高学生的学习效率。
中图分类号:G434文献标识码:A论文编号:1674-2117(2018)20-0107-03
丰富的网络资源方便用户通过检索从海量资源中寻找目标资源,它已成为人们获取目标资源的主要方式。但网络资源呈现爆炸式增长[1],给用户带来便利的同时也产生了一系列问题。例如,在面对大量的学习资料时,学习者找到符合自身需求的学习资源存在着一定的困难
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