基于三部圖的學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦算法研究

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摘  要：在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)上的學(xué)習(xí)資源日益豐富。面對(duì)海量的信息，如何向?qū)W習(xí)者精準(zhǔn)推薦其感興趣的內(nèi)容從而使其避免陷入數(shù)字泥潭，是個(gè)性化推薦領(lǐng)域需要研究的問(wèn)題。該文對(duì)二部圖信息擴(kuò)散推薦算法進(jìn)行了分析，并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)資源的標(biāo)簽屬性，探討了一種改進(jìn)的基于標(biāo)簽的三部圖學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦算法。該算法在保留二部圖推薦算法在有效性和簡(jiǎn)潔性等優(yōu)點(diǎn)的前提下，利用標(biāo)簽屬性對(duì)推薦資源的廣度進(jìn)行了擴(kuò)展，對(duì)于緩解由于網(wǎng)絡(luò)稀疏造成的推薦信息不全的問(wèn)題具有一定參考意義。（剩余6937字）