基于高低阶特征交叉的校园课程推荐系统研究

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摘要推荐系统是利用用户的相关特征进行的相关物品推荐,大多应用于商业,展现了不凡的效果.针对当前高校存在的课程种类繁多、学生选课困难、教学资源浪费等现象,本文迁移商业中的类似人群拓展思想,提出校园课程推荐系统,并充分利用因子分解机和多层感知机,实现了低阶和高阶的特征交叉,达到了更佳的推荐效果,从而改善了教学资源利用率,提高了学生的选课兴趣.

作者冉昊玺

机构地区四川大学计算机科学与技术系

出处《各界》 2019年第24期130-132,共3页 All Circles

关键词推荐系统神经网络因子分解机在线选课

分类号 G63 [文化科学—教育学]

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