基于用户协同过滤算法的E-Learning平台个性化推荐研究

在线学习(E-Learning)是一种深受欢迎的学习方式,但由于其资源众多,用户选择学习资源时无从下手,消耗掉较多的寻找时间。因此,根据用户的需要向其精准推荐课程是十分有必要的。通过挖掘E-Learning平台的用户数据特点,实现基于用户协同过滤的个性化课程推荐,实验结果显示,可以较好地帮助用户快速发现有价值的学习资源,减少选择资源的时间,有利于提高用户的学习效率,也可帮助用户快速良好地建立自身的知识体系。