应用卷积神经网络的学习推荐系统

• 作者: 于冰 倪晓燕 庄可馨 潜静 章美仁 袁贝贝
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 教育
• 关键词: 卷积神经网络 学习推荐系统 个性化 知识点标签
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 55-57
• 页数: 3页
• 分类号: G434
• 字数: 3818字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2020.04.013

摘要

在传统的学习过程中,学习者需要题海战术来了解和完善自身的知识掌握情况.这就面临着练习题目重复、单调、冗余与知识点零散、片面、不连贯的问题.针对这一现象,本文提出了一种基于卷积神经网络对接标签的学习推荐系统.该系统通过个性化推荐来满足个体化差异,大大提高了用户的学习效率,为用户提供了一个更加完整、全面、连贯的知识体系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章美仁	台州学院计算机系	8	55	3.0	7.0
2	于冰	台州学院计算机系	1	0	0.0	0.0
3	袁贝贝	台州学院计算机系	1	0	0.0	0.0
4	庄可馨	台州学院计算机系	1	0	0.0	0.0
5	潜静	台州学院计算机系	1	0	0.0	0.0
6	倪晓燕	台州学院计算机系	1	0	0.0	0.0