论文部分内容阅读
将电子商务中的协同过滤推荐算法改进之后应用到知识推荐系统中,通过计算学习者的学习目标、学习背景和认知能力等信息的相似性进行用户聚类,然后使用协同过滤算法对相同聚类簇内的用户进行学习资源的推荐.实验结果表明,该方法可提高推荐的准确度和推荐效率,增强学习者满意度;传统协同过滤推荐中的新用户问题、实时性问题在知识推荐过程中也同样存在,具体解决方法将作为未来研究的主要内容.