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摘要:
针对当前慕课资源协同过滤推荐算法存在推荐误差大、无法实现在线推荐的难题,为了提高慕课资源协同过滤推荐精度,设计了基于云平台的慕课资源协同过滤推荐算法.首先分析慕课资源协同过滤推荐的原理,提取慕课资源相似度特征,然后引入k-最近邻对慕课资源相似度进行评价,实现慕课资源分类和协同过滤推荐,最后在云平台分布式、并行实现慕课资源协同过滤推荐算法,并与传统算法进行了仿真对比实验.结果 表明,相对于传统算法,提出的算法使得慕课资源协同过滤推荐精度得到较高提升,能够解决当前慕课资源协同过滤推荐算法存在的一些缺陷,而且可以实现慕课资源协同过滤在线推荐,实际应用价值也得到了改善.
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文献信息
篇名 基于云平台的慕课资源协同过滤推荐算法
来源期刊 微型电脑应用 学科 工学
关键词 慕课资源 k-最近邻算法 协同过滤 资源分类 推荐精度
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 基金项目
研究方向 页码范围 37-39
页数 3页 分类号 TP311
字数 2418字 语种 中文
DOI
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1 徐福江 台州职业技术学院教发中心 16 3 1.0 1.0
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1007-757X
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1984
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