基于情境相似度和二次聚类的协同过滤推荐算法

随着移动互联网规模的不断扩大,传统推荐系统因较少考虑多种情境因素和用户置信度对用户偏好预测的综合影响,造成了推荐算法预测结果的偏差。针对此问题,将情境信息引入个性化推荐的过程中,提出一种基于情境相似度和二次聚类的协同过滤算法。该算法首先根据用户情境的相似度对用户进行初始聚类,再基于评分矩阵计算用户评分置信度,将用户分为核心用户和非核心用户;然后根据核心用户评分对初始聚类的簇心进行调整,并对簇中非核心用户进行重聚类,形成新的聚簇;最终根据情境相似度对用户偏好进行预测。该算法可以在一定程度上降低评分矩阵中的噪点对聚类结果的影响,提高了推荐结果的准确性。基于实际数据集的仿真实验表明,该算法与传统协同过滤算法相比能够有效提高用户偏好预测的准确性,增加协同过滤推荐算法的精确度。

“蓝墨云班课”APP在大学英语教学中的应用

伴随着互联网等信息技术的快速发展,"蓝墨云班课"以一种不可阻挡之势进入了大学英语教学中,并且受到了教师和学生的一致好评。"蓝墨云班课"充分运用了当代互联网的优势,将相关的大学英语知识运用互联网技术展示出来,这是对传统教学模式的一种补充,使大学教学过程更加有趣,课堂气氛更加活跃,更加有助于学生学习。本文将对"蓝墨云班课"在大学英语教学中的应用做探索与分析。