【摘 要】
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摘要:随着网络技术的发展,WWW上的网页数量迅速增加,人类信息总量也在不断增加,建立个性化的网络学习系统已经成为目前数据挖掘研究的一个热点。该文分析了协同过滤算法的局限性,依托个性化网络学习系统的实际应用环境对算法进行了改进,采用在线和离线相结合的方式进行个性化信息的推荐。 关键词:个性化推荐;Web使用挖掘;协同过滤;用户兴趣度量 中图分类号:TP301文献标识码:A文章编号:1009-30
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摘要:随着网络技术的发展,WWW上的网页数量迅速增加,人类信息总量也在不断增加,建立个性化的网络学习系统已经成为目前数据挖掘研究的一个热点。该文分析了协同过滤算法的局限性,依托个性化网络学习系统的实际应用环境对算法进行了改进,采用在线和离线相结合的方式进行个性化信息的推荐。
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其次,为了解决数据的高稀疏性问题,在个性化学习系统中考虑到每个课程的教学内容在网站的组织中所有的页面并不是独立的,首先是遵循于各章节的,为了解决用户—资源评分矩阵中数据的高稀疏性,我们将不再以页面为单位进行兴趣度量,而是以章节为独立的项目对用户进行兴趣度量,以此建立用户—章节兴趣度矩阵,从而提高用户之间的共同评分项目数量,使得用户的相关相似度计算结果相对合适。
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