【摘 要】
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为了提高MOOC在线课程的推荐效果和推荐效率,结合学习用户的偏好和IRS课程评价方法,提出一种基于云计算和IRS的在线课程推荐算法。将学习交互度I、评价率R和评分S和用户偏好
【基金项目】
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西安翻译学院2016年在线开放课程建设与研究项目课题(K16A01)
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为了提高MOOC在线课程的推荐效果和推荐效率,结合学习用户的偏好和IRS课程评价方法,提出一种基于云计算和IRS的在线课程推荐算法。将学习交互度I、评价率R和评分S和用户偏好结合,提出一种更加适合学习者用户的个性化推荐算法。研究结果表明,文中IRS推荐算法具有更高的命中率和评分差,其推荐的课程令学习者更加满意,更加适合学习者的个性化需求,可以提高推荐效率和运行速度,为在线课程推荐提供新的方法和途径。
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