面向大学生的网络课程推荐算法研究

摘要

互联网的发展，使网络课程成为大学生接受高等教育过程中的重要学习资源之一.本文依据专业以及基础水平的不同，将用户群体进行划分，获取用户节点的偏好数据，并通过它们的线性组合定义用户对视频的喜好程度，进而利用贝叶斯统计推荐算法，计算出各个网络课程对于不同专业以及不同基础水平的用户的偏好概率.实验证明，该算法能有针对性地为学生推荐匹配的视频，使推荐算法更好地服务学生.

关键词

贝叶斯概率模型 / 网络课程推荐 / 多属性度量 / 个性化推荐