10.3969/j.issn.1007-757X.2020.05.013
基于云平台的慕课资源协同过滤推荐算法
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.
慕课资源、k-最近邻算法、协同过滤、资源分类、推荐精度
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TP311(计算技术、计算机技术)
2017年浙江省教育厅一般科研项目Y201738149
2020-07-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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