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随着教学资源规模的急剧增长,常规的资源检索和传统的推荐方法其反馈结果的精确性和个性化程度越来越低,文章提出了基于模糊聚类的推荐方法,并结合协同过滤、智能分词和移动Agent技术,对目标用户的检索期望进行预测和推荐,实验结果证明,其推荐质量和精度得到了较大的提高。
基于模糊聚类的教学资源自适应推荐研究
【摘 要】
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随着教学资源规模的急剧增长,常规的资源检索和传统的推荐方法其反馈结果的精确性和个性化程度越来越低,文章提出了基于模糊聚类的推荐方法,并结合协同过滤、智能分词和移动A
【机 构】
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连云港师范高等专科学校计算机系; 上海市应用数学和力学研究所;
【出 处】
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中国远程教育
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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江苏省高校优秀中青年教师境外研修项目资助
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