基于深度学习的Java课程思政资源个性化推荐系统研究

常规Java课程思政资源个性化推荐系统的推荐效果不佳，因此提出基于深度学习的Java课程思政资源个性化推荐系统。首先设计资源存储器和资源处理器等系统硬件，其次基于深度学习算法构建个性化推荐模型，最后结合数据库及课程资源管理模块完成系统软件设计。测试结果表明，设计的系统能够实现课程资源的个性化推荐，推荐资源与用户需求资源之间的适配度更高。     

基于深度神经网络的个性化推荐系统研究

深度神经网络由于结构类似于生物神经网络,因此拥有高效、精准抽取信息深层隐含特征的能力和能够学习多层的抽象特征表示,且能够对跨域、多源、异质的内容信息进行学习等优势。提出了一种基于多用户-项目结合深度神经网络抽取特征、自学习等优势实现信息个性化推荐的模型,该模型通过对输入多源异构数据特征进行深度神经网络学习、抽取,再融合协同过滤中的广泛个性化产生候选集,然后通过二次模型学习产生排序集,实现精准、实时、个性化推荐。通过真实数据集对模型评估实验,实验结果表明,该模型能够很好地学习、抽取用户隐特征,并且能够一定程度上解决传统推荐系统稀疏性、新物品等问题,同时实现了更加精准、实时、个性化的推荐。     

推荐系统综述

随着网络应用的不断发展,网络资源呈指数型增长,信息过载现象日益严重,如何高效获取符合需求的资源成为困扰人们的问题之一。推荐系统能对海量信息进行有效过滤,为用户推荐符合其需求的资源。对推荐系统的研究现状进行详细介绍,包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐这三种传统推荐方式,并重点分析了基于卷积神经网络（CNN）、深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）和图神经网络（GNN）这四种常见的深度学习推荐模型的研究进展;归纳整理了推荐领域常用的数据集,同时分析对比了传统推荐算法和基于深度学习的推荐算法的差异。最后,总结了实际应用中具有代表性的推荐模型,讨论了推荐系统面临的挑战和未来的研究方向。     

基于Cross-DeepFM的军事训练推荐模型

为了将推荐系统应用到军事训练领域,充分发挥军事训练大数据在个性化训练方面的价值,提出了一种基于深度学习的混合推荐模型Cross-DeepFM。首先采集和预处理真实军事训练数据,构建出自定义军事训练数据集;然后将深度残差神经网络、深度交叉网络和因子分解机相结合,设计了Cross-DeepFM模型结构并对模型细节进行分析;最后在自定义军事训练数据集上进行了实验与分析比较。实验结果表明,该模型与主流推荐模型相比具有更高的准确度,可有效完成军事训练个性化推荐任务。     

基于学生学习风格画像的资源推荐系统设计与优化

文章提出一种基于学生学习风格画像的资源推荐系统的设计与优化方法,通过量表和聚类得到学生的学习风格画像,使用协同过滤推荐算法为学生自动推荐合适的教学资源。该方法可以有效地捕获学生的学习风格,为其提供个性化的学习资源推荐服务。     

个性化学习资源推荐系统设计

为解决用户无法有效甄别学习资源这一问题,构建一个具备个性化推荐系统是十分必要的。本文设计并实现了一款个性化学习资源推荐系统。系统采用基于用户的协同过滤推荐算法,使用Flask Web框架、Vue框架、PyCharm和MySQL建站工具。该系统可以缓解用户甄别学习资源的困扰,为用户推荐其感兴趣的学习资源。     

基于用户-项目交叉注意力机制的迁移推荐模型

随着互联网技术的发展,个性化的推荐系统得到了广泛应用.但用户数据稀疏与冷启动仍是推荐系统普遍面临的难题.将深度学习与注意力机制相结合,提出基于用户-项目交叉注意力机制的迁移推荐模型.该模型能够充分学习源域数据中用户、物品及评分间的潜在关系,然后初始化目标域神经网络,迁移应用到目标域.为验证算法模型的有效性,在公开数据集...     

在线教育平台中个性化学习资源推荐系统设计

为了通过充分挖掘和分析用户的学习行为规律及认知特点,借助互联网和人工智能技术提升个性化教育的深度和广度,设计了一个包含用户画像的个性化学习资源推荐系统。该系统由数据层、数据分析层和推荐计算层构成。数据层由用户数据以及包含知识资料、学习资料和标签集的资源库组成;数据分析层融合了以基础信息、学习行为等为代表的静态数据和动态数据,据此为用户生成个性化画像、提供直观形象的学习反馈;推荐计算层则通过相似性分析和聚类算法发现用户的学习行为规律,使用TF-IDF方法挖掘用户的资源偏好,并据此给出个性化的学习建议。该系统已应用于一个以人工智能类课程为主的在线教育平台,为师生提供个性化画像、学习反馈与资料推荐的服务,当前处于第二个学期的试用阶段。     

基于JADE的学习网络构建系统研究与实现

针对远程教育环境中,学习者分散、缺乏个性化学习指导等问题,构建了一个基于JADE的学习网络与个性化学习系统.系统为每个学习者创建一个JADE代理,用以动态监控学习行为并实现感兴趣资源的共享、推荐和评估,同时基于其他学习者代理对不同资源的感兴趣程度,通过发现相似性、更新信任权值和调整潜在邻居等方法,动态调整学习者之间的信任关系,构建学习网络,为远程学习者提供更准确地学习资源推荐.实验结果表明系统可以非常迅速的将具有相同兴趣的学习者聚合在一起,并很好的满足他们的查询、推荐需求.     

基于深度受限玻尔兹曼机的个性化推荐算法

为了提高个性化推荐系统性能,提出了一种基于深度受限玻尔兹曼机的个性化推荐方法.首先通过提取推荐系统的用户和资源特征构建多层受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)网络,从而形成深度受限玻尔兹曼机个性化推荐模型;其次通过可视和隐藏层的边缘概率分布求解待推荐训练样本的最大似然度;然...