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基于终身教育数据的用户画像构建和个性化推荐模型研究

Research on the Construction of User Profiles and Personalized Recommendation Models Based on Lifelong Education Data
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摘要 随着终身教育的兴起,个性化推荐在学习资源的提供中愈发重要。本文以浙江省海宁市“潮学通”终身学习平台的用户数据为研究对象,通过构建用户-学习资源评分矩阵对数据进行收集与预处理。在此基础上,通过深入分析用户画像的构建,以及协同过滤算法的设计,实现更精准的个性化学习资源推荐。 With the rise of lifelong education,personalized recommendations have become increasingly important in providing learning resources.This paper takes the user data of the"Chaoxuetong"lifelong learning platform in Haining City,Zhejiang Province as the research object,collecting and preprocessing data by constructing a user-learning resource rating matrix.Based on this,through in-depth analysis of user profiling construction and the design of collaborative filtering algorithms,it achieves more accurate personalized learning resource recommendations.
作者 付赛红 常汉杰 FU Saihong;CHANG Hanjie(Zhejiang Open University Haining College,Haining Zhejiang 314400)
出处 《软件》 2024年第6期10-12,共3页 Software
基金 2023年浙江省教育厅一般科研项目“基于用户画像的终身学习系统精准推荐服务研究”(Y202352224)研究成果。
关键词 终身教育 个性化推荐 用户画像 协同过滤算法 学习资源推荐 lifelong education personalized recommendations user profiling collaborative filtering algorithm learning resource recommendations
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