典型文献
基于可视分析和图卷积的MOOC推荐模型
文献摘要：
针对MOOC平台下课程推荐过程中存在的数据稀疏和推荐效果不佳的问题,提出融合可视分析的图卷积课程推荐模型.首先,引入可视分析来展示课程间的相互关系,为图卷积模型提供先验知识;其次,提出了一个时空融合的图卷积MOOC推荐模型,用来同时提取数据的时空演变特征;最后,通过在损失函数中引入正则化项来防止训练过程中的过拟合.结果表明:新模型的预测误差和运行效率取得了更加优异的结果.此外,开发实现了融合可视分析与图卷积的MOOC推荐系统,运行结果显示该系统能够有效预测学习者的喜好和需求.
文献关键词：
图卷积网络;可视分析;推荐模型;MOOC
中图分类号：
作者姓名：
连远锋;王明月;王智广;孙雷
作者机构：
中国石油大学(北京) 信息科学与工程学院,北京 102249
文献出处：
引用格式：
[1]连远锋;王明月;王智广;孙雷-.基于可视分析和图卷积的MOOC推荐模型)[J].实验技术与管理,2022(06):34-42
A类：
B类：
可视分析,MOOC,推荐模型,台下,下课,课程推荐,数据稀疏,推荐效果,展示课,图卷积模型,先验知识,时空融合,同时提取,提取数据,时空演变特征,损失函数,正则化,训练过程,过拟合,预测误差,推荐系统,预测学,喜好,图卷积网络
AB值：
0.363459
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