[发明专利]基于CBOW模型的学习资源推荐方法在审
| 申请号： | 201910132973.3 | 申请日： | 2019-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN109902231A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 秦继伟;蒋云鹏;汪烈军 | 申请（专利权）人： | 新疆大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535 |
| 代理公司： | 济南鼎信专利商标代理事务所(普通合伙) 37245 | 代理人： | 曹玉琳;彭宾 |
| 地址： | 830046 新疆维*** | 国省代码： | 新疆;65 |
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| 摘要： | 本发明涉及线上学习资源推荐领域，尤其涉及一种基于CBOW模型的学习资源推荐方法。步骤1、收集学习者的历史学习行为，将所有学习行为添加进空白词典来建立学习行为词典；步骤2、由学习行为词典训练CBOW模型得到学习行为间的相似度；步骤3、由训练完成的结果预测学习者未来的行为，得出候选列表一；步骤4、基于学习者对学习资源的评分，采用传统推荐算法中的协同过滤算法进行预测，得出候选列表二；步骤5、根据相同学习者合并两个候选列表，得出最终的项目推荐列表。本发明使用CBOW来表示学习历史行为中学习内容的知识序列，并使用这些特征来计算项目之间的相似性，克服了传统推荐系统中资源序列关系被忽视的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 学习 资源推荐 算法 传统推荐系统 结果预测 历史行为 历史学习 项目推荐 协同过滤 学习内容 资源序列 相似度 合并 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于CBOW模型的学习资源推荐方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、收集学习者的历史学习行为，将所有学习行为添加进空白词典来建立学习行为词典；步骤2、由学习行为词典训练CBOW模型得到学习行为间的相似度；步骤3、由训练完成的结果预测学习者未来的行为，应用Top‑N推荐算法得出候选列表一；步骤4、基于学习者对学习资源的评分，采用传统推荐算法中的协同过滤算法进行预测，应用Top‑N推荐算法得出候选列表二；步骤5、根据相同学习者合并两个候选列表，得出最终的项目推荐列表。
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