| 基于标签的在线学习资源推荐算法 |
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| 引用本文： | 文谧,朱木清.基于标签的在线学习资源推荐算法[J].智能计算机与应用,2021,11(8):118-120,125. |
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| 作者姓名： | 文谧 朱木清 |
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| 作者单位： | 广州应用科技学院广州,511370;广东工业大学华立学院,广州511325 |
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| 摘 要： | 在线学习是目前获取知识的一种重要途径,然而信息过载导致从在线学习平台的大量资源中找到所需的学习资源非常困难.本文提出了一种基于标签的推荐算法,混合基于内容推荐和协同过滤推荐,采用TF-IDF来平衡热门标签的权重,采用修正的余弦函数相似性计算用户间、资源间的相似性,结合学科知识图谱,让推荐结果在相似基础上增加扩展性,满足进阶学习特点.实验结果表明,本文提出的算法在准确率和推荐效率上优于传统的协同过滤推荐算法,为解决同类问题提供了较强的参考价值.
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| 关 键 词： | 标签 推荐系统 协同过滤 在线学习资源 |
Online learning resource recommendation algorithm based on tag |
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| WEN Mi,ZHU Muqing.Online learning resource recommendation algorithm based on tag[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2021,11(8):118-120,125. |
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| Authors: | WEN Mi ZHU Muqing |
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