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摘要:
提出一种基于决策树和BP网络的混合算法.采用决策树挖掘学生初始学习能力的行为模式以及应用 BP神经网络算法评价用户的学习程度,以学习者对资源的掌握程度形成个性化的学习模式,并自动地对其将要学习的后继知识进行预测以及合理推荐.理论分析和实验结果都表明,该算法具有显著的推荐能力.
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文献信息
篇名 混合算法用于学习资源的自动推荐
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 个性化推荐 BP网络 决策树
年,卷(期) 2008,(12) 所属期刊栏目 应用技术与研究
研究方向 页码范围 202-203,259
页数 3页 分类号 TP3
字数 2528字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2008.12.069
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴彦文 华中师范大学信息技术系 67 325 11.0 14.0
2 黄珍 华中师范大学信息技术系 3 7 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
个性化推荐
BP网络
决策树
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
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101489
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