融合網(wǎng)絡(luò)和文本特征的智能課程推薦方法

摘要： 針對在線教育平臺上資源過載和傳統(tǒng)推薦方法輸入特征單一的問題，提出基于網(wǎng)絡(luò)拓撲和文本數(shù)據(jù)的特征融合方法，使用深度學(xué)習(xí)的表示學(xué)習(xí)方法來進行智能課程推薦。對于課程設(shè)計策略構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，并使用Node2vec向量化方法將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點映射到低維向量空間；之后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽取特征并融合經(jīng)Doc2vec表示的文本數(shù)據(jù)，擬合用戶數(shù)據(jù)與目標(biāo)課程之間的相似度。在進行推薦時，選擇兩者相似度最...