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一种基于学习情况相似度的协同过滤个性化学习推荐方法

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本发明公开了一种基于学习情况相似度的协同过滤个性化学习推荐方法，引入了知识点掌握程度相似性因子、平均分相似性因子和知识点难度系数修正因子来衡量学习者的学习情况，由此形成基于学习情况的相似度计算公式。知识点掌握程度相似性因子考虑了学习者在不同知识点掌握程度的相似性；平均分相似性因子则是考虑了学习者在该课程中，知识点的总体掌握程度；知识点难度系数修正因子减小了用于考查同一个知识点的不同题目存在难度上的差异。通过引入三个因子形成基于学习情况的相似度计算公式，在计算学习者之间的相似度时，能够考量学习者之间学习情况的相似性，使得筛选的邻居更加准确。

著录项

公开/公告号CN110765362A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-02-07

原文格式PDF
申请/专利权人广东工业大学;
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申请/专利号CN201910834009.5
发明设计人苏庆;陈思兆;李小妹;黄剑锋;刘添添;
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申请日2019-09-04
分类号
代理机构广州粤高专利商标代理有限公司;
代理人张金福
地址 511404 广东省广州市番禺区大学城外环西路100号
入库时间 2023-12-17 06:47:23

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-03-03

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/9536 申请日:20190904

实质审查的生效
2020-02-07

公开

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