面向党建平台学习资源智能推荐系统的设计与应用

随着互联网的迅速发展,网络学习社区己经深入到了广大互联网用户的生活中,其正在以惊人的速度不断地影响着互联网用户的学习。随着平台使用时间的积累,许多的平台都拥有庞大的阅读资源,学习资源和用户后台数据。从而出现了资源过载、学习迷航等新的阅读和学习问题。本文通过ALS矩阵分解算法,实现了大数据平台的基于用户的协同过滤推荐算法,从而提升网络资源需求的个性化和细致化,最终为党建平台的用户提供个性化的阅读和学习资源推荐服务,并在一定程度上对平台中的课程教学起到现实的指导意义。