【摘 要】
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基于多重智能算法的个性化学习路径推荐能够有效解决在线用户学习迷途问题,从而实现对在线用户学习进行动态指导和控制。该文以在线学习行为分析为基础,依据推荐流程,建构出
【基金项目】
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吉林省高等教育教学改革研究2017年度课题“公安院校背景下支持学习者个性发展的网络学习空间一体化建设研究”(项目编号：1499777803309);吉林省教育科学“十三五”规划2018年度课题“大数据背景下基于SPOC的混合教学模式在公安院校中的应用研究”(项目编号：GH180768)阶段性成果
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基于多重智能算法的个性化学习路径推荐能够有效解决在线用户学习迷途问题,从而实现对在线用户学习进行动态指导和控制。该文以在线学习行为分析为基础,依据推荐流程,建构出个性化学习路径推荐模型。在尊重学习用户个体化差异前提下,引入人工神经网络分类和蚁群优化路径推荐等多重智能型算法。并且在个性化学习路径推荐实现环节,采用协同过滤推荐和蚁群算法相结合,有效避免了协同过滤推荐的马太效应问题,以便降低不同学习用户群的差距。
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