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基于协同过滤的教学资源个性化推荐技术的研究及应用
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基于协同过滤的教学资源个性化推荐技术的研究及应用
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基于协同过滤的教学资源个性化推荐技术的研究及应用
基于协同过滤的教学资源个性化推荐技术的研究及应用毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】
:互联网给人们提供了丰富的信息资源,它已成为人们获取信息的重要途径。随着互联网上信息数量的激增,信息搜索技术面临着越来越大的挑战,传统的搜索引擎很难满足用户个性化的需求,人们要准确、快速的找到自己所需要的资源越来越困难,所以推荐技术应运而生,并显(此处忽略..)示出了强大的生命力。推荐技术根据用户已有的信息,对目标用户感兴趣的信息进行推荐,帮助用户更方便的找到所需要的信息。本文将推荐应用于教育信息化领域。教学资源作为教育信息化的一个组成部分,在教学中发挥着重要的作用。网络教学平台中包含了大量的教学资源(此处忽略..),但是通常给用户提供的都是相同的资源。由于用户的兴趣爱好有差异,所以对教学资源的需求也不尽相同。在众多的推荐技术中,协同过滤技术是应用最为广泛的一项个性化推荐技术。通过运用协同过滤技术,可以帮助用户发现潜在的兴趣爱好并做出推荐,让用户在大量的教(文章此处忽略..)学资源中迅速、准确的找到适合自己学习的资源,满足了用户对个性化服务的需求。本文对网络教学平台的用户进行研究,分析了这一特定群体的特点,并且结合教学资源的项目特征,设计了具体的推荐流程,并对推荐过程中所要用到的相似度算法进行改进,提出了一种基于用(此处忽略..)户和基于项目的混合协同过滤个性化推荐算法。它可以有效的避免协同过滤算法面临的稀疏矩阵的问题。最后本文基于ApacheMahout构建了自己的推荐引擎,对改进的算法进行实现,并通过设计实验,对得到实验数据进行分析,证明了该算法的有效性。
以上为本篇毕业论文范文
基于协同过滤的教学资源个性化推荐技术的研究及应用
的介绍部分。
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