协同过滤在知识推荐中的应用
马彩娟1
曹林芬2
1.河南财经政法大学数学与信息科学系,河南郑州,4500022.河南师范大学数学学院,河南新乡,453007
摘要：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.
关键词：知识推荐聚类协同过滤个性化在线学习
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
资助基金：河南省科技厅科技攻关计划重点项目(112102210199)
论文发表日期：2013-09-01
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：4( 50-53 )
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