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Discovering of Users' Interests Evolution Patterns for Learning Goals Recommendation

机译：发现学习目标推荐的用户兴趣演化模式

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Building and utilizing users' models to the end of better customized education products, especially in e-learning, is beneficial for both users and companies they work for. However, there is no general solution enhancing users' choices concerning their long-term learning goals. In this paper, we introduce a method, that trough analysis of time-variable user models provides a structured collection of information on common patterns of users' interests changes. Based on that, predictions can be made to reveal possible future changes in the fields of users' interests. We argue, that such predictions can be helpful in learning goals recommendation.
机译：建立和利用用户模型到更好的定制教育产品的末尾，尤其是在电子学习方面，对用户和他们所服务的公司都有利。但是，没有通用的解决方案可以增强用户关于其长期学习目标的选择。在本文中，我们介绍了一种方法，即对时变用户模型的谷值分析提供了有关用户兴趣变化的常见模式的信息的结构化集合。基于此，可以进行预测以揭示用户兴趣领域将来可能发生的变化。我们认为，这样的预测可能有助于学习目标推荐。

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