知识推荐的协同过滤算法

• 作者: 朱耀磷 蔡延光
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐 协同 过滤 网课 矩阵
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 50-53
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 1810字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2017.08.009

摘要

信息时代中,新形态的教育方式应运而生.越来越多的网络课程如同雨后春笋,以一种井喷式的态势增长着.但也存在一个无法忽视的痛点,不同的网课平台相互封锁,伴随之而来的矛盾是,用户需要花费更多的时间和精力到各个平台搜索心仪的网络课程.更有甚者,有部分用户由于自身水平限制,在入门一个领域时,常常由于缺乏对该领域的认识,在如何选择合适的网络课程时感到为难,这无疑是一块巨大的绊脚石.信息过载已成为制约人们方便使用互联网的绊脚石,网络世界信息资源分布广泛,使得人们产生信息迷失.推荐系统是信息过滤的衍生品,能更好地实现信息资源个性化推荐.从这个痛点出发,本文基于协同过滤算法,创新地提出一种网络课程推荐系统.并且,可从本文得到启发,并将此种方法应用于其他行业,诸如互娱、金融等.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡延光	广东工业大学自动化学院	181	812	14.0	20.0
2	朱耀磷	广东工业大学自动化学院	2	2	1.0	1.0