基于改进协同过滤算法的高校思政课程推荐系统研究

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针对目前高校思政教育课程设置存在的形式单一、针对性不强、缺乏协同效应、无法形成个性化协同育人机制等问题,开发了一款基于改进协同过滤技术的高校思政课程推荐系统,采用基于混合的协同过滤改进算法,通过引入基于用户兴趣时效性变化的逐步遗忘曲线,较好的解决了传统协同过滤算法存在的效率低、适应性弱、排新性等弊端。开发了对应的高校思政课程推荐系统,通过实际验证得知,该系统运行稳定,功能完整,具有较强的实用性、鲁棒性,对于营造师生协同共赢、形式多样、个性创新的高校思政教育氛围具有积极意义,符合新形势下高校思政教育“浇花浇
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