基于協(xié)同標(biāo)注的個性化電子學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)

摘要： 分析各種基于標(biāo)注的推薦技術(shù)的適用性，通過張量因子分解技術(shù)對最佳模型排序方法進(jìn)行改進(jìn)；比較基于標(biāo)注的協(xié)同過濾（CF）、基于圖的方法 （自適應(yīng)Page-Rank和Folk-Rank算法）以及基于張量的方法 （HOSVD和RTF）的預(yù)測性能，優(yōu)選出最佳的推薦方案。通過在一個開發(fā)的編程輔導(dǎo)系統(tǒng)中的應(yīng)用，驗證了所提推薦系統(tǒng)的有效性。