协同过滤算法在高校课程推荐中的应用研究

• 作者: 任磊
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 协同过滤 课程推荐
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 21-26
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 7622字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2019.08.006

摘要

伴随高校信息服务系统的深入应用,大学生对各种选修课程的选择呈现出更具个性化和社会化的趋势,课程推荐服务成为学生在使用选课系统和慕课等平台的过程中所依赖的重要服务.传统推荐算法主要应用于针对电子商务领域的商品推荐服务,而课程推荐则主要部署于服务学生的各种课程服务系统中,二者所依赖的背景知识和目标存在较大区别,因此本文针对课程推荐服务中的知识特征,通过对比分析协同过滤算法主要工作过程在高校课程推荐与商品推荐中的差异,提出了对传统协同过滤算法的改进和完善措施,以提高课程推荐的整体推荐质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任磊	上海师范大学信息与机电工程学院	6	22	2.0	4.0