摘要
进入大数据时代后,教育平台的资源量不断增长,带来便利的同时也为用户选择课程带来了困难。推荐系统是解决该问题的一个切实可行的办法。协同过滤算法广泛应用于推荐系统中。本文利用某教育平台194975条学习记录数据和43917条用户数据,通过分析两者的内容,构建了物品相似度矩阵,并根据矩阵进行用户个性化推荐。实验结果表明,该方法可以高效和准确地对教育平台在线课程推荐。
出处
《电脑知识与技术》
2021年第34期19-22,共4页
Computer Knowledge and Technology
基金
江苏省现代教育技术研究2019年度课题(2019-R-69581)
江苏省高等学校自然科学研究重大项目(18KJA520003)。
