一种基于用户偏好的学习推荐方法

摘要：

传统的推荐算法一定程度上为学习者提供了自适应的学习服务,但忽略了用户的学习兴趣偏好,难以提供学习者满意的推荐服务.为了提高学习推荐的效率,对用户的偏好进行进算,根据兴趣偏好对基本用户进行聚类,然后根据用户之间的兴趣相似性初步预测目标用户的兴趣度,进而给用户推荐兴趣度较高的学习服务.实验结果表明,该方法可显著地提高推荐质量.

关键词：用户偏好、聚类、用户偏好矩阵、推荐

所属期刊栏目：23

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：安徽科技学院教研资助项目X2012088

在线出版日期：2014-01-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：27-29