基于SVD高职院校在线教学资源推荐系统

林海

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cqvip:本文选择SVD为基础模型,探讨融合高职学生兴趣特征矩阵、高职课程特征矩阵等因素,建构推荐系统。并用Python引入Surprise库,使用了公开的数据集,对新构建SVD的相关模型实施了实验测试。结果表明,与传统推荐过滤方法相比,基于SVD模型的推荐结果在RMSE及MAE值有所提高。但对于该群体的课程兴趣特征,存在提取与分类的问题,在下一步研究工作中将对该算法进行改进。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2020年第5期|P.48-51|共4页
作者
林海;
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作者单位

惠州城市职业学院广东省惠州市516000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
在线教学系统; 模型构建; 推荐系统; SVD; Python;

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