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为给学生推荐不同兴趣粒度的课程,提出隐含语义模型（Latent Factor Model,以下简称LFM）,并将其应用于网络环境中学生对于课程学习点击的隐性反馈数据集,对学生的兴趣主题、行为习惯和课程类别自动聚类,然后进行Top-N推荐.实验表明,该方法是有效的,且具有较高的准确度.
个性化课程推荐中LFM自动聚类算法研究
【摘 要】
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为给学生推荐不同兴趣粒度的课程,提出隐含语义模型（Latent Factor Model,以下简称LFM）,并将其应用于网络环境中学生对于课程学习点击的隐性反馈数据集,对学生的兴趣主题、行为
【机 构】
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南京工业职业技术学院
【出 处】
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微型电脑应用
【发表日期】
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2014年11期
【基金项目】
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江苏省高等教育教改研究(2013JSJG356);院级教研课题(GJ13-11)
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