基于深度学习的在线学习资源推荐方法研究

随着在线教育平台的快速发展,在线学习资源的数量呈爆炸式增长。平台中的推荐算法在提高学生学习效果和满足个性化学习需求方面发挥着至关重要的作用。基于深度学习的在线学习资源推荐方法,对于适应用户多样化的学科偏好和学习兴趣具有重要意义。推荐算法利用深度学习技术对用户的行为和学习历史进行建模,捕捉个性化特征,对在线学习资源进行多层次、多模态的内容分析,同时构建卷积神经网络等深度学习模型,通过协同过滤和内容过滤相结合的方式提高推荐准确性。结果表明:相比传统方法,基于深度学习的推荐方法在用户满意度和推荐准确性方面均取得了显著提升。