一种基于图卷积神经网络的在线课程推荐系统

袁东维; 凤飞龙

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由于在线课程学习不受时间和地点限制,越来越受到广大求学者的青睐,但各大在线教育平台推出的在线课程数量较多,使得用户难以选择。课程推荐是解决“信息过载”的重要手段,然而现有的课程推荐模型对用户和课程隐式交互数据挖掘不足,为此,文中提出一种基于图卷积神经网络的在线课程推荐系统。首先利用用户和课程的多种交互行为分类构建用户-课程二部图;然后将课程知识信息融入用户-课程二部图,利用图卷积神经网络高阶连通性递归地在图上传播嵌入信息,深入挖掘“用户-课程-知识”的关联关系,并设计高效的在线课程推荐系统,迅速响应用户课程请求;最后选取三种经典的神经网络推荐模型进行对比分析。实验结果表明,所提方法具有较高的推荐准确率。

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来源
《现代电子技术》 |2023年第18期|66-70|共5页
作者
袁东维; 凤飞龙;
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作者单位

西北政法大学管理学院;

陕西师范大学物理学与信息技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
在线教育; 课程推荐; 图卷积神经网络; 用户-课程二部图; 交互行为; 推荐准确率;

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