基于学习风格的个性化自适应资源推荐算法研究
王浩畅1
王辉1
潘俊辉1
Marius.Petrescu2
张强1
1.东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆 1633182.普罗莱斯蒂石油天然气大学 什蒂 100680
摘要：个性化自适应资源推荐是以学习者为中心、以人工智能和大数据技术为基础,模拟人类思维进行学习资源推荐的过程.论文在分析学习者和资源学习风格的基础上,分别构建学习者模型和资源模型,运用基于学习风格过滤推荐算法、协同过滤推荐算法、关联规则推荐算法,展开个性化自适应资源推荐研究.研究结果表明,以学习风格为基础的混合式自适应推荐的结果,更贴合学习者的个性化学习需求.
关键词：学习风格自适应学习个性化推荐
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2024-01-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 94-98 )
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