發(fā)布時間：2025-01-09 00:31

　　 在線學習過程中,學習者經(jīng)常面臨"資源過載"和"學習迷航"問題。為了解決上述問題,研究人員將信息推薦技術(shù)引入在線學習中,試圖為學習者提供個性化的學習服務。近年來,協(xié)同過濾推薦方法受到廣泛關(guān)注,并在實際應用中取得了較為理想的效果。然而,該方法推薦范圍有限且忽視小眾資源,無法滿足部分學習者的個性化需求。鑒于此,文章將物理學中的熱傳導和物質(zhì)擴散理論引入推薦系統(tǒng)中,建立基于二部圖的學習資源混合推薦模型。該模型將基于熱傳導的推薦方法和基于物質(zhì)擴散的推薦方法混合使用,通過引入一個可調(diào)參數(shù),使兩種方法在不同應用場景下發(fā)揮不同的作用。該模型為進一步研究個性化學習資源推薦方法提供重要參考。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
一、問題的提出
二、學習資源推薦方法回顧
三、基于二部圖的混合推薦方法
    (一) 基于熱傳導的推薦方法
    (二) 基于物質(zhì)擴散的推薦方法
    (三) 混合推薦策略
    (四) 推薦系統(tǒng)模型
四、推薦結(jié)果評價指標
    (一) 準確性
    (二) 新穎性
    (三) 多樣性
    (四) 綜合評價
五、實驗分析
六、總結(jié)與展望



本文編號：4024861