【摘 要】
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为解决传统领域的推荐算法不完全适用于教育资源的问题，提出了一种基于学习者模型的混合推荐方法。首先，通过把神经网络中对文本信息的分类引入推荐算法中，缓解了冷启动问题；其次，通过对老用户的学习特征和学习能力进行类内计算，解决了传统协同过滤单一计算评分相似度和计算量大的问题。实验结果表明，该模型在教育资源大数据场景下取得了良好的效果。
【基金项目】
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山西省高校科技基金项目（编号：20181560,20181562）资助；
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为解决传统领域的推荐算法不完全适用于教育资源的问题，提出了一种基于学习者模型的混合推荐方法。首先，通过把神经网络中对文本信息的分类引入推荐算法中，缓解了冷启动问题；其次，通过对老用户的学习特征和学习能力进行类内计算，解决了传统协同过滤单一计算评分相似度和计算量大的问题。实验结果表明，该模型在教育资源大数据场景下取得了良好的效果。
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