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对教育资源按照学科进行分类,结合学习者的兴趣偏好集中、稳定等特性,提出一种基于用户类别兴趣度的协同过滤推荐算法。在该算法中,首先根据条件概率的方法计算用户类别兴趣度的相似性,然后将其融合到相关相似性计算公式中,提高用户相似性的准确度,实验表明提高了推荐质量。
基于用户类别兴趣度的协同过滤推荐算法
【摘 要】
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对教育资源按照学科进行分类,结合学习者的兴趣偏好集中、稳定等特性,提出一种基于用户类别兴趣度的协同过滤推荐算法。在该算法中,首先根据条件概率的方法计算用户类别兴趣
【机 构】
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河南牧业经济学院计算机系
【出 处】
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河北软件职业技术学院学报
【发表日期】
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2015年3期
【基金项目】
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2014年河南省教育科学“十二五”规划课题“教育资源建设中个性化推荐研究”（JKGHC-0137）
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