基于协同过滤的网络学习个性化推荐技术研究The Research on Personalized Recommendation Technology Based on Collaborative Filtering in E-learning
于丽梅,李艳萍,高金乔
摘要(Abstract)：
随着计算机网络技术的快速发展,学习网站上的信息量与日俱增,用户在大量的学习资料中想找到自己需求的资料也越来越难。文章提出了基于用户隐式特征的协同过滤算法,通过对网络学习数据进行算法测试,准确率高于K-means等其他推荐算法。
关键词(KeyWords)： 协同过滤;精确度;隐式特征;稀疏性;网络学习
基金项目(Foundation): 河北省教育厅科学研究项目“改进的协同过滤算法在网络学习中个性化关联推荐的应用研究”(ZD20131070)
作者(Author): 于丽梅,李艳萍,高金乔
参考文献(References)：
- [1]彭玉,程小平,徐艺萍.一种改进的Item-based协同过滤推荐算法[J].西南大学学报(自然科学版),2007,29(5):146-149.
- [2]Hee Choon Lee,Seok Jun Lee,Young Jun Chung.A Study on the Improved Collaborative Filtering Algorithm for Recommender System,Software Engineering Research[J].Management&Applications,2007,Page(s):297-304.
- [3]彭德巍,胡斌.一种基于用户特征和时间的协同过滤算法[J].武汉理工大学学报,2009,31(3):24-28.
- [4]Maltz D EK.Pointing the way:Active Collaborative Filtering[C].In:Proceeding of the1995ACM Conference on Human Factors in Computing System.New York,1995:202-209.