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随着计算机网络技术的快速发展,学习网站上的信息量与日俱增,用户在大量的学习资料中想找到自己需求的资料也越来越难。文章提出了基于用户隐式特征的协同过滤算法,通过对网络学习数据进行算法测试,准确率高于K-means等其他推荐算法。
基于协同过滤的网络学习个性化推荐技术研究
【摘 要】
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随着计算机网络技术的快速发展,学习网站上的信息量与日俱增,用户在大量的学习资料中想找到自己需求的资料也越来越难。文章提出了基于用户隐式特征的协同过滤算法,通过对网
【机 构】
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河北工业大学廊坊分校
【出 处】
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廊坊师范学院学报：自然科学版
【发表日期】
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2015年5期
【基金项目】
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河北省教育厅科学研究项目“改进的协同过滤算法在网络学习中个性化关联推荐的应用研究”（ZD20131070）
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