基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统研究

被引：35

作者：

孙歆 ^{[1
]}

王永固 ^{[1
]}

邱飞岳 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 浙江工业大学教科学院

[2] 现代教育技术研究所

来源：

关键词：

协同过滤; 个性化推荐; 学习行为; 自主学习;

D O I：

10.13541/j.cnki.chinade.2012.08.002

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

摘要：

在线学习资源建设已经成为了当今数字化学习研究的热点问题。本文以学习过程中学习者学习行为和在线学习资源的特点为基础,结合协同过滤算法,设计了基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统模型。实践证明,该模型可以更好地为学习者创造数字化学习环境,提高学习者的自主学习效率。

引用

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