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一种在线学习中基于降噪自编码器混合模型的课程视频推荐算法

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本发明公开了一种在线学习中基于降噪自编码器混合模型的课程视频推荐算法。该方法包含基于降噪自编码器的用户特征提取算法与课程视频特征提取算法、自适应矩阵分解模型的评分预测算法两个部分。提供了基于降噪自编码器的用户特征提取算法和课程视频特征提取算法的具体步骤。提供了自适应矩阵分解模型的评分预测算法的具体步骤。与现有课程视频推荐算法相比，本发明能够利用降噪自编码器从评分矩阵和内容信息来进行自动特征提取；同时，将提取出的特征融入到矩阵分解之中，并建立内容信息和用户—课程视频评分矩阵的非线性交互关系，能够达到更高的推荐准确度。

著录项

公开/公告号CN108874960A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-11-23

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学;
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申请/专利号CN201810575724.7
发明设计人杨波;邹海瑞;
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申请日2018-06-06
分类号G06F17/30(20060101);
代理机构
代理人
地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
入库时间 2023-06-19 07:20:09

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-12-18

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20180606

实质审查的生效
2018-11-23

公开

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