【摘 要】
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随着互联网技术和在线教育的飞速发展,目前我国已出现大量线上教育平台,但这些在线教育平台相互间信息不能共享,导致课程信息冗余过载,用户选择困难.本文综述了近年来课程推荐方面的研究进展,首先介绍了课程推荐中的相关概念并给出了系统框架;然后围绕课程建模、用户建模、核心算法3个方面进行探讨,重点综述了5类算法:内容推荐、协同过滤、混合推荐、深度学习推荐和多模态融合推荐,并分析了数据集、实验方法和评价指标;最后对个性化课程推荐技术进行了总结和展望.
【机 构】
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宁波大学 信息科学与工程学院, 浙江 宁波 315211
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随着互联网技术和在线教育的飞速发展,目前我国已出现大量线上教育平台,但这些在线教育平台相互间信息不能共享,导致课程信息冗余过载,用户选择困难.本文综述了近年来课程推荐方面的研究进展,首先介绍了课程推荐中的相关概念并给出了系统框架;然后围绕课程建模、用户建模、核心算法3个方面进行探讨,重点综述了5类算法:内容推荐、协同过滤、混合推荐、深度学习推荐和多模态融合推荐,并分析了数据集、实验方法和评价指标;最后对个性化课程推荐技术进行了总结和展望.
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