基于学习者模型的教育资源推荐方法

为解决传统领域的推荐算法不完全适用于教育资源的问题,提出了一种基于学习者模型的混合推荐方法.首先,通过把神经网络中对文本信息的分类引入推荐算法中,缓解了冷启动问题;其次,通过对老用户的学习特征和学习能力进行类内计算,解决了传统协同过滤单一计算评分相似度和计算量大的问题.实验结果表明,该模型在教育资源大数据场景下取得了良好的效果.