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摘要
为了解决在线学习资源数量庞大，学生无法快速从中选择适合自己的学习资源的问题，使学生高效、快速的获取合适的学习资源，本文建立了个性化学习资源推荐系统。系统采用基于用户的协同过滤推荐算法进行个性化学习资源的推荐。针对算法中可能出现的评分稀疏和“冷启动”问题，对使用者信息获取方式进行了优化，采用隐性评分的方式进行学习资源的评分。对于新注册的使用者，系统采用内容过滤算法进行学习资源的推荐。采用F-measure和平均绝对误差作为评价指标进行了性能验证试验。试验结果表明：系统的个性化学习资源推荐效果较好。
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