基于知识关联的学习资源混合协同过滤推荐研究

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摘要：随着教育资源在互联网上的快速积累，数据的规模急剧扩展，学习者面对海量数据逐渐感到茫然不适，亟需个性化智能推荐系统来提高学习效率。协同过滤算法作为目前最为有效的计算机智能推荐技术，在商业领域已得到广泛应用，但对于处理学习资源这种非结构化数据，还需要进一步改进。研究表明，综合运用知识本体表达、机器学习和数据挖掘等技术，建构学习者、学习资源和知识本体三者之间的关联矩阵，借助基于用户相似度和基于项目的混合协同过滤方法，有利于使推荐结果更精确地匹配用户的学习特征，提高学习资源个性化推荐的准确度和实用性。http://www.cqvip.com//QK/97791X/201606/668994748.html

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关键词：协同过滤 学习资源 个性化推荐 cqvip 结构化数据 知识本体 协同过滤 推荐系统