大型开放式网络课程资源个性化推荐算法

作者：贾自杭; 毕会静; 白廷玉

来源：自动化技术与应用, 2022, 41(08): 146-149.

DOI：10.20033/j.1003-7241.(2022)08-0146-04

• 开放式网络
• 课程资源
• 个性化推荐
• 聚类处理

为了提高网络课程资源个性化推荐的准确性，提出一种大型开放式网络课程资源个性化推荐算法。首先对相关的网络课程资源进行了聚类处理，然后生成了网络课程资源个性化推荐的候选队列，通过分列和集合操作，得到行为高度与用户本身的基本信息重合得到队列长度。最后采用TF-IDF方法实现了大型开放式网络课程资源个性化推荐。实验结果表明，所研究的推荐算法较传统算法推荐准确性高，并且减少了推荐时间，满足推荐算法设计需求。