基于用户行为驱动的动态兴趣度网课推荐模型

• 作者: 周淑娟
• 来源期刊: 信息与电脑
• 关键词: 行为驱动 兴趣标签 兴趣度矩阵 协同过滤 课程推荐
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 算法语言
• 页码范围: 67-70
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-9767.2021.08.020

摘要

为了帮助学习者快速定位感兴趣的课程,笔者提出基于用户行为驱动的动态兴趣度模型.首先,提取课程特征,建立用户兴趣标签其次,分析行为数据,计算兴趣度,建立用户兴趣度矩阵;最后,根据该兴趣度推荐模型进行网课推荐.结果表明,与仅使用兴趣标签、兴趣度矩阵、基于内容的推荐算法相比,该算法的性能明显提高,能精准地向用户推荐网络课程.