基于图推荐算法的课程推荐系统设计

为了提升教学系统的个性化服务和信息推荐效率,文章设计基于图推荐算法的课程推荐系统。该系统通过图神经网络提取包含多重信息的图节点表示,并进一步融合节点信息得到融合后的节点信息表示,利用用户嵌入向量和项目嵌入向量的内积预测用户兴趣。结果显示,课程推荐系统具有系统登录、用户管理、课程推荐等功能,实现了个性化课程推荐,并通过实际应用验证了其有效性。课程推荐系统能够根据用户行为和偏好提供精准的课程推荐,显著提高了教学资源的利用效率和用户满意度,为教学系统个性化推荐提供了新思路。

基于K-means的远程教育课程推荐系统的设计

当前远程教育信息过多,学生选择缺乏针对性,建议在远程教育课程中引入基于K-means算法的推荐系统。课程推荐系统能够依据用户的兴趣偏好,推荐个性化课程。K-means聚类算法作为数据挖掘中的一种分析方法,它能找到样本比较密集的部分,并且概括出样本相对比较集中的区域,形成一个强大的学习资源个性化推荐模式库,用户浏览学习记录之后,系统自动收录学习过的内容,并将信息发送给自动推荐搜索引擎。这样,搜索引擎就可以主动推荐学习资源。通过实验测试算法的可行性,与BP神经网络算法、关联规则算法进行比较,K-means算法依然保持较高的准确度,证明可以在远程教育领域采用K-means算法,并且具有良好的适用性。

在线课程推荐系统综述

在线教育的快速发展使得在线课程数量爆炸式增长,学习者很容易陷入“课程过载”带来的课程信息获取效率低下的问题,这推动了在线课程推荐系统的产生和发展。目前在线课程推荐系统已成为研究热点,并且在该领域中提出了大量方法,有必要对最新的研究进展进行系统的梳理分析。首先归纳总结在线课程推荐系统的基本框架和相关概念。然后重点对比分析现有在线课程推荐系统采用的各类核心推荐方法,其中包括基于关联规则挖掘、基于矩阵分解、基于概率模型、基于深度学习、基于智能优化、基于语义计算等类型的方法。最后介绍在线课程系统的各种评价指标和公开可用的数据集,并展望未来的发展方向。

改进AIS在课程推荐系统中的应用

通过引入人工免疫系统,并加以相应改进,该文设计并实现了基于改进AIS算法的协同式过滤推荐系统,提供了一个将基于用户与基于条目的推荐机制有机结合起来的一站式推荐架构,同时赋予了CF在线增量学习的能力。

使用Python根据教务数据建立课程推荐系统

网络信息时代悄然而至,在这一时代背景中建立课程推荐系统具有必要性和可行性,这不仅能够改变以往课程系统构建方式,而且还能提高课程系统合理性,为教育教学工作助力,取得课程教学的良好效果,确保课程系统优势全面发挥。课程推荐系统建立期间,借助Python以及教务数据有效整合教务系统,并为学生提供丰富的选修课程和必修课程,满足学生知识学习需要,提高学生对所选课程学习的意愿度。本文首先介绍推荐算法,然后分析推荐算法在课程推荐系统中的运用。

用户行为与特征信息融合的在线课程推荐系统

本文针对传统在线教育推荐系统无法准确捕捉并适应用户兴趣变化的问题,提出了一种新的课程推荐算法。该算法结合Canopy聚类和K-means聚类技术,通过层次化聚类方法先粗后细地筛选出具有相似兴趣的用户群体。实验结果显示,此算法能显著提高推荐的准确性和个性化水平,尤其是在新用户加入时,依然能够根据统计特征提供精准推荐,有效提升了用户满意度和系统整体性能。

基于人工智能的高校在线开放课程推荐与应用研究

随着互联网在高校教育体系中的深度普及,在线开放教育成为提升高校教学灵活性的重要方式。教师可以通过在线教学平台将课程内容传递给学生,以满足学生随时随地的学习需求。但是,在线教学平台的课程内容、数量相对较多,内容复杂,很多学生无法快速选择自己想要的课程内容,降低了线上教育的整体效率。为此,在开发在线教学平台的过程中融入人工智能技术,通过人工智能技术完善在线开发课程推荐功能,确保学生能够更便捷地寻找到自己需要的课程。为了满足高校在线开放课程推荐系统的构建需求,文章分析了人工智能技术在高校在线开放课程推荐与应用中的作用和各种技术的应用方向,并提出利用人工智能算法构建高校在线开放课程推荐系统的措施。

基于Spark的实时AIWERS的设计与实现

为辅助电大学生在基于web的学习过程中有针对性地找到更适合自己的课程,降低查询时间的成本,将Spark技术和AI算法相结合设计了个性化课程推荐的AIWERS系统,实现了实时电大课程推荐。该系统架构有三个层次:实时电大学生行为数据采集层、Spark计算推荐层和数据存储层,其中Spark计算推荐层分为离线推荐模块和实时推荐模块,离线推荐模块是基于Spark MLlib的ALS算法设计的,实时推荐部分是基于协同过滤算法(UBCF)设计的。将AIWERS系统部署在Spark集群上,实现了个性化课程推荐预测功能,运行速度和分析速度均超过单机节点。