基于协同过滤技术的线上课程推荐研究

• 作者: 柯秀文
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 在线课程 协同过滤技术 学习者
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 185-187
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2576字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2018.03.045

摘要

基于"互联网+"技术的在线学习是一种新的、有效的学习方式,有助于学习者知识技能水平的提高.然而,很多学习者难以在海量网络课程中选择自己真正需要的课程.针对该问题,本文设计了一种基于协同过滤技术的线上课程推荐系统,改进了协同过滤算法的缺陷,为学习者提供有针对性的课程推荐,促进基于"互联网+"技术的人才培养.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柯秀文	商丘职业技术学院软件学院	13	14	2.0	3.0