微型电脑应用
微型電腦應用
미형전뇌응용
MICROCOMPUTER APPLICATIONS
2014年
11期
28-31
,共4页
LFM隐含语义模型%个性化%推荐系统
LFM隱含語義模型%箇性化%推薦繫統
LFM은함어의모형%개성화%추천계통
LFM%Personalized%Recommendation System
为给学生推荐不同兴趣粒度的课程,提出隐含语义模型(Latent Factor Model,以下简称LFM),并将其应用于网络环境中学生对于课程学习点击的隐性反馈数据集,对学生的兴趣主题、行为习惯和课程类别自动聚类,然后进行Top-N推荐.实验表明,该方法是有效的,且具有较高的准确度.
為給學生推薦不同興趣粒度的課程,提齣隱含語義模型(Latent Factor Model,以下簡稱LFM),併將其應用于網絡環境中學生對于課程學習點擊的隱性反饋數據集,對學生的興趣主題、行為習慣和課程類彆自動聚類,然後進行Top-N推薦.實驗錶明,該方法是有效的,且具有較高的準確度.
위급학생추천불동흥취립도적과정,제출은함어의모형(Latent Factor Model,이하간칭LFM),병장기응용우망락배경중학생대우과정학습점격적은성반궤수거집,대학생적흥취주제、행위습관화과정유별자동취류,연후진행Top-N추천.실험표명,해방법시유효적,차구유교고적준학도.
