本發明公開了一種基于典型度和難度的題目推薦方法,方法包括:計算每個目標用戶在每一類型題目上的做題情況,包括:題目的數量、難度以及目標用戶在此類型題目上的通過率;根據目標用戶特征向量,計算任意目標用戶特征向量之間的相似性,并對每個目標用戶,選擇若干相似度最高的用戶作為最近鄰;依據最近鄰用戶的做題情況,預測目標用戶對未做題目的評分;對目標用戶,選擇若干評分最高的目標題目作為目標用戶的推薦結果。裝置包括:計算模塊、第一選擇模塊、評分模塊和第二選擇模塊,本發明實現利用題目具有“難度”的特點來改進傳統推薦方法,獲得了較好的效果。本發明將來可以應用到學習網站中,幫助用戶選擇學習內容,制定個性化學習方案。
聲明:
“基于典型度和難度的題目推薦方法及其推薦裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)