【摘 要】
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用户数与学习资源数的增加导致在线协作学习不能更好地体现其个性化,协同过滤推荐算法推荐精度下降。为解决该问题,提出一种适合在协作学习环境下应用的协同过滤推荐算法。将
【机 构】
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内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古科技大学包头师范学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61163025);包头市重大科技发展基金项目(2012Z1006-9)
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用户数与学习资源数的增加导致在线协作学习不能更好地体现其个性化,协同过滤推荐算法推荐精度下降。为解决该问题,提出一种适合在协作学习环境下应用的协同过滤推荐算法。将协作学习环境中学习者与学习资源属性作为学习推荐中相似度计算的一部分,将属性相似度与学习资源评分相似度作为综合相似度,加入时间函数保证最近发生的兴趣有更大的权重,最终完成推荐。为体现客观性,实验结果分别选取在不同学习者数、不同学习资源数以及不同稀疏程度的资源评分矩阵下的平均绝对误差（MAE）。实验结果表明,与基于项目属性的用户聚类协同过滤推荐算法相
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