典型文献
协同过滤算法下公共计算机慕课资源推荐系统
文献摘要：
公共计算机慕课资源量较大,易受到冗余信息的干扰,导致学生需求和学习资源难以匹配,推荐误差较大.为此,文中设计了协同过滤算法下公共计算机慕课资源推荐系统.该系统使用DAGScheduleX调度引擎,利用控制台绑定不同类型集群调度推荐资源,在不同用户场景下分解请求源任务.首先通过特征服务平台,将个性化特征信息放入本地磁盘文件中,分析公共计算机慕课资源推荐列表中最大支持度项目集合,计算推荐资源估计参数置信区间,对冗余数据进行分词、去停用词预处理;然后参照用户对资源评分结果搜索最近邻居,通过协同过滤冗余信息获取推荐结果;最后根据利用计算信息相似性得到的评分结果向用户推荐慕课资源.系统测试结果表明,该系统能够提取到78％的公共计算机慕课资源,最大推荐误差为10％,能够为用户提供感兴趣资源.
文献关键词：
公共计算机;慕课资源;推荐系统;协同过滤算法;DAGScheduleX调度引擎;置信度;冗余信息;资源评分
中图分类号：
作者姓名：
马建强;徐太星
作者机构：
海南大学 网络空间安全学院,海南 海口 570228;海南大学 计算机科学与技术学院,海南 海口 570228
文献出处：
引用格式：
[1]马建强;徐太星-.协同过滤算法下公共计算机慕课资源推荐系统)[J].现代电子技术,2022(23):177-181
A类：
DAGScheduleX
B类：
协同过滤算法,公共计算机,慕课资源,资源推荐,推荐系统,资源量,冗余信息,学生需求,学习资源,中设计,控制台,绑定,集群调度,同用,用户场景,请求,征服,个性化特征,特征信息,放入,地磁,磁盘,列表,支持度,置信区间,冗余数据,分词,停用,用词,照用,资源评分,最近邻居,信息获取,向用,用户推荐,系统测试,取到,感兴趣,置信度
AB值：
0.324662
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