协同过滤算法下公共计算机慕课资源推荐系统

公共计算机慕课资源量较大,易受到冗余信息的干扰,导致学生需求和学习资源难以匹配,推荐误差较大。为此,文中设计了协同过滤算法下公共计算机慕课资源推荐系统。该系统使用DAGScheduleX调度引擎,利用控制台绑定不同类型集群调度推荐资源,在不同用户场景下分解请求源任务。首先通过特征服务平台,将个性化特征信息放入本地磁盘文件中,分析公共计算机慕课资源推荐列表中最大支持度项目集合,计算推荐资源估计参数置信区间,对冗余数据进行分词、去停用词预处理;然后参照用户对资源评分结果搜索最近邻居,通过协同过滤冗余信息获取推荐结果;最后根据利用计算信息相似性得到的评分结果向用户推荐慕课资源。系统测试结果表明,该系统能够提取到78%的公共计算机慕课资源,最大推荐误差为10%,能够为用户提供感兴趣资源。

人工智能时代主持人如何实现人机协同共赢

未来人工智能(AI)对世界产生的影响不可估量,人工智能将渗透到各个领域,不断刷新人们的想象力。文章通过媒体领域中智能机器主持人对现实主持人带来影响的客观分析,阐述为适应人机共生的新生态,主持人应以何种心态和准备去主动拥抱人工智能时代,实现人机协同共赢。