【摘 要】
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公共计算机慕课资源量较大，易受到冗余信息的干扰，导致学生需求和学习资源难以匹配，推荐误差较大。为此，文中设计了协同过滤算法下公共计算机慕课资源推荐系统。该系统使用DAGScheduleX调度引擎，利用控制台绑定不同类型集群调度推荐资源，在不同用户场景下分解请求源任务。首先通过特征服务平台，将个性化特征信息放入本地磁盘文件中，分析公共计算机慕课资源推荐列表中最大支持度项目集合，计算推荐资源估计参数置
【基金项目】
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海南省高等学校教育教学改革研究项目：新工科背景下大学计算机基础教学模式探讨（Hnjg2019-18）；
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公共计算机慕课资源量较大，易受到冗余信息的干扰，导致学生需求和学习资源难以匹配，推荐误差较大。为此，文中设计了协同过滤算法下公共计算机慕课资源推荐系统。该系统使用DAGScheduleX调度引擎，利用控制台绑定不同类型集群调度推荐资源，在不同用户场景下分解请求源任务。首先通过特征服务平台，将个性化特征信息放入本地磁盘文件中，分析公共计算机慕课资源推荐列表中最大支持度项目集合，计算推荐资源估计参数置信区间，对冗余数据进行分词、去停用词预处理；然后参照用户对资源评分结果搜索最近邻居，通过协同过滤冗余信息获取推荐结果；最后根据利用计算信息相似性得到的评分结果向用户推荐慕课资源。系统测试结果表明，该系统能够提取到78%的公共计算机慕课资源，最大推荐误差为10%，能够为用户提供感兴趣资源。
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