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针对高等学校学生选课系统中存在的缺乏个性化课程推荐、选课效率不高的问题,通过对个性化推荐技术的分析研究,提出了基于项目、用户及属性值矩阵的协同过滤算法,并把该算法应用到选课系统中,数据表明,算法解决了个性化推荐技术中的冷启动问题,相关指标有明显提高,实现了课程的个性化推荐和新课程的推荐。
基于协同过滤的个性化推荐选课系统研究
【摘 要】
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针对高等学校学生选课系统中存在的缺乏个性化课程推荐、选课效率不高的问题,通过对个性化推荐技术的分析研究,提出了基于项目、用户及属性值矩阵的协同过滤算法,并把该算法
【机 构】
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华中科技大学教育科学研究院,云南师范大学信息学院
【出 处】
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现代教育技术
【发表日期】
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2014年06期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于e-Science的民族信息资源融合与语义检索研究”(项目编号:61262071)的研究成果
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