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摘要
推荐可以看作是一个匹配问题,即为适当的用户匹配适当的项。针对学习平台和课程资源数量剧增以及在线资源分散使得课程推荐质量不佳等问题,将注意力机制和深度学习融入课程推荐问题中,提出一个基于注意力的深度协同在线学习资源推荐模型来为高阶课程集关系进行建模。该模型结合学习者信息和课程资源特征,学习用户和课程的隐性线性特征和非线性特征,进行多模态特征拼合,融入注意力机制思想区分不同成对项目集对预测结果的贡献程度,以提升模型表示用户和课程的准确性,提高推荐性能。通过爬取慕课网(MOOC)上2014—2019年的学习数据进行实验,结果表明提出的模型在数据集userlabel08rl上多项评价指标要明显优于其它推荐算法。
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