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题名基于密度峰值聚类算法的实验教学课程个性化推荐方法
被引量：1
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作者
师海燕
齐芸
汪玲
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机构
安徽交通职业技术学院城市轨道交通与信息工程系
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出处
《合肥师范学院学报》
2024年第3期110-114,共5页
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基金
安徽省重大教学改革研究项目“基于卓越绩效模式的高职院校管理体系构建研究”(2021zdjgxm026)
安徽省高等学校科学研究(自然科学类)项目“基于线程关键特征的多核处理器系统电压调度研究”(2022AH052448)
安徽交通职业技术学院横向项目“安徽省网络货运服务平台技术服务”(2023HX04)。
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文摘
海量的教学课程资源,增加了用户的选择困难性。面对这种情况,为帮助用户选择适合的课程资源,研究基于数据挖掘的实验教学课程个性化推荐方法。利用密度峰值聚类算法对用户进行聚类,并找出目标用户的最近邻。根据最近邻用户对课程的评分,预测目标用户对每门实验课程的评分。从预测评分中选择得分最高的N个实验课程作为个性化课程推荐给目标用户。实验结果表明:当采用基于数据挖掘的推荐方法时,推荐新颖性为0.536,推荐覆盖率为95.63%,与三种传统推荐方法相比,推荐新颖性和推荐覆盖率均更大,由此说明所研究方法的推荐性能更好。
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关键词
数据挖掘
密度峰值聚类算法
实验教学课程
个性化推荐
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分类号
TP147.88
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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