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基于学习风格的个性化自适应资源推荐算法研究

王浩畅 王辉 潘俊辉 Marius.Petrescu 张强

计算机与数字工程2024,Vol.52Issue(1):94-98,5.
计算机与数字工程2024,Vol.52Issue(1):94-98,5.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2024.01.014

基于学习风格的个性化自适应资源推荐算法研究

Research on Personalized Adaptive Resource Recommendation Algorithm Based on Learning Style

王浩畅 1王辉 1潘俊辉 1Marius.Petrescu 2张强1

作者信息

  • 1. 东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆 163318
  • 2. 普罗莱斯蒂石油天然气大学 什蒂 100680
  • 折叠

摘要

Abstract

Personalized adaptive resource recommendation is a learner-centered process,which is based on artificial intelli-gence and big data technology,simulated human thinking to carry out learning resource recommendation.In this paper,the learner model and resource model are constructed separately on the basis of analyzing the learning styles of learners and resources,the re-search of recommendation algorithms on personalized and adaptive resource recommendation based on learning style filtering,col-laborative filtering and association rules,which used to carry out.Results show that hybrid adaptive recommendation based on learn-ing style are more in line with the personalized learning needs of learners.

关键词

学习风格/自适应学习/个性化推荐

Key words

learning style/adaptive learning/personalized recommendation

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

王浩畅,王辉,潘俊辉,Marius.Petrescu,张强..基于学习风格的个性化自适应资源推荐算法研究[J].计算机与数字工程,2024,52(1):94-98,5.

基金项目

国家自然科学基金项目(编号:61402099,61702093) (编号:61402099,61702093)

黑龙江省自然科学基金项目(编号:2018003) (编号:2018003)

东北石油大学引导性创新基金项目(编号:2020YDL-18) (编号:2020YDL-18)

东北石油大学重点建设课程《Data Mining》资助. ()

计算机与数字工程

OACSTPCD

1672-9722

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