基于双空间聚类的个性化推荐算法设计及应用

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信息化教育环境下,实现因材施教,满足学生个性化发展是信息化教育的核心。当前针对个性化推荐大部分应用在商业,教育资源个性化推荐的应用刚刚起步,而且教育个性化推荐因没有系统的数据支撑大部分都是单一的基于内容的推荐和基于用户的推荐,不能满足学生个性化学习。移动自主学堂是学生自主学习平台,记录了大量学生学习信息,根据学生学习行为数据的分析,对其进行个性化资源推荐。分别对学生空间和教育资源空间的聚类改进当前协同过滤推荐算法,可以更好地满足学生个性化学习的要求。
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