智能教育下考虑不同教育场景的线上内容推荐算法研究

摘要

随着信息时代的发展，个性化推荐技术在教育场景中的应用越来越受到关注。研究基于物品和基于内容的教育场景适配推荐算法。基于物品的算法综合多种算法，优化推荐效率和准确性。平均成功率可达到24.8%，平均时间只需5.4 s，表现更优越。基于内容的算法以学习对象特征和评分矩阵为计算因子，利用相似度计算获得最相邻的学习对象集合和推荐列表。实验结果表明，成功推荐了6 023篇文章,时间消耗较长，达到2 087小时。为了提高推荐准确性，采用了最优的混合算法,将两种算法相结合。算法平均推荐成功率达到32.676%。综上所述，所研究的两种推荐算法都是可行且有效的，能够提高用户的个性化推荐体验和学习效果。

关键词

线上推荐 / 教育场景 / 智能教育 / 学习模式