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摘要:
学生的兴趣爱好及个性化发展需求催生了高校选修课程的出现,但因技术上的局限性造成高校选课系统的功能并不完善。为了完善和优化高校选课系统的功能性,提高课程资源的利用率及选课质量,本文提出了将协同过滤技术应用于高校选课系统的方案,利用协同过滤技术来实现高校选课系统的个性化推荐功能,积极发挥选课系统为学生提供多样化服务的作用。在此,本文从分析协同过滤技术入手,进一步研究协同过滤技术在高校选课系统中的应用。
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推荐系统
评分矩阵
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基于数据挖掘的个性化高校选课推荐算法研究
数据挖掘
个性化推荐
高校选课
基于Minhash的协同过滤技术在推荐系统中的应用
协同过滤
大规模数据集
Minhash
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 协同过滤技术在高校选课系统中的应用研究
来源期刊 数字技术与应用 学科 工学
关键词 协同过滤技术 高校选课推荐系统 应用
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 61-61
页数 1页 分类号 TP393.09
字数 1671字 语种 中文
DOI
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作者信息
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1 孙福兆 8 24 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
协同过滤技术
高校选课推荐系统
应用
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
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
出版文献量(篇)
20434
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106
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35701
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