[发明专利]一种学习资料的个性化推荐方法在审
| 申请号： | 201910086833.7 | 申请日： | 2019-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN109829110A | 公开（公告）日： | 2019-05-31 |
| 发明（设计）人： | 何林凯;于跃 | 申请（专利权）人： | 四川长虹电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/78;G06F16/735;G06K9/62 |
| 代理公司： | 四川省成都市天策商标专利事务所 51213 | 代理人： | 郭会 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了学习资料的个性化推荐方法，包括以下步骤：(1)首先采用基于内容的推荐算法计算学习者的物品画像与用户画像，然后计算用户画像与物品画像之间的余弦相似度，得到用户画像与所有物品画像的相似度矩阵，并输入集成分类器，对学习者进行基于内容的推荐；(2)学习者使用步骤(1)的推荐方法学习一段时间后，学习者在每个资料属性特征上的用户画像就有了数据支撑，计算不同用户画像之间的余弦相似度，得到学习者与其他用户的相似度矩阵，并输入集成分类器，采用基于用户的协同过滤来为学习者进行推荐；(3)对每个学习者进行基于物品的协同过滤推荐。该方法实现对学习资料更精准地推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 画像 学习资料 个性化推荐 集成分类器 相似度矩阵 余弦相似度 协同过滤 数据支撑 算法计算 资料属性 学习 | ||
【主权项】：
1.一种学习资料的个性化推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)首先采用基于内容的推荐算法计算学习者的物品画像与用户画像，然后计算用户画像与物品画像之间的余弦相似度，得到用户画像与所有物品画像的相似度矩阵，并输入集成分类器，对学习者进行基于内容的推荐；(2)在学习者使用步骤(1)的推荐方法学习一段时间后，学习者在每个资料属性特征上的用户画像就有了数据支撑，计算不同用户画像之间的余弦相似度，得到学习者与其他用户的相似度矩阵，并输入集成分类器，采用基于用户的协同过滤来为学习者进行推荐；(3)对每个学习者进行基于物品的协同过滤推荐。
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