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摘要
针对当前慕课资源协同过滤推荐算法存在推荐误差大、无法实现在线推荐的难题,为了提高慕课资源协同过滤推荐精度,设计了基于云平台的慕课资源协同过滤推荐算法。首先分析慕课资源协同过滤推荐的原理,提取慕课资源相似度特征,然后引入k-最近邻对慕课资源相似度进行评价,实现慕课资源分类和协同过滤推荐,最后在云平台分布式、并行实现慕课资源协同过滤推荐算法,并与传统算法进行了仿真对比实验。结果表明,相对于传统算法,提出的算法使得慕课资源协同过滤推荐精度得到较高提升,能够解决当前慕课资源协同过滤推荐算法存在的一些缺陷,而且可以实现慕课资源协同过滤在线推荐,实际应用价值也得到了改善。
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单位台州职业技术学院
