【关键词】 微课 用户聚类 个性推荐
【出   处】 东北大学学报
【收   录】 bt365官网亚洲版
【作   者】 梁爽
【项   目】 暂不属于基金项目
【单   位】 浙江工业大学 教育科学与技术学院
【摘   要】 信息超载导致互联网上现有微课资源自动推荐系统普遍存在盲目性和低效性，许多优质微课资源成为网络中的“暗信息”。本研究针对这个问题，分析比较了现有的个性化推荐系统的优缺点，综合协同过聚类技术和滤技术，对微课及微客用户进行各项指标分析，提出了一种基于用户聚类的个性化微课推荐算法的具体实施方案。...