面向知识推荐服务的选课决策

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面对Internet的快速发展以及Web上的海量信息资源,用户如何快速并准确地定位到需要的信息成为了一个亟待解决的问题,面向知识推荐服务的选课决策由此产生。面向知识推荐服务的选课是基于个性化推荐研究的核心问题,其以关联规则Apriori算法的理论为基础,运用协同过滤推荐算法,对Apriori算法进行改进,结合学生的专业、兴趣爱好、学习成绩,构建了选课推荐系统模型和基于该模型的个性化推荐算法分析,通过对学生成绩数据库中的数据进行挖掘,指导学生选择更适合自身情况的课程,为学生高效的学习、个性的发展提供帮助。
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