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摘要:
为了提高海量情境数据环境下捕捉和推荐资源的准确度,进行个性化学习资源推荐算法研究.将学习者的学习情境加入到学习资源推荐系统中,构建了"学习者-学习情境-学习资源"推荐模型.通过对学习者个性化学习行为的捕捉来勾勒学习者画像,然后根据学习情境与学习者行为的相似度计算结果搜索、推荐与其相匹配的学习资源.实验结果表明,基于用户画像的情境化推荐方法比传统的协同过滤方法更加精准,适用于海量学习资源的个性化推荐.
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文献信息
篇名 面向学习情境的个性化学习资源推荐研究
来源期刊 重庆科技学院学报(自然科学版) 学科
关键词 个性化学习 情境化推荐 协同过滤 用户画像
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 计算机与自动化技术
研究方向 页码范围 59-64
页数 6页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-1980.2021.02.013
五维指标
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
个性化学习
情境化推荐
协同过滤
用户画像
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆科技学院学报(自然科学版)
双月刊
1673-1980
50-1174/N
大16开
重庆大学城
1995
chi
出版文献量(篇)
4247
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8
总被引数(次)
13371
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