公开(公告)号：CN115687765A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211356837.0

申请日：2022-11-01

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王小明 ,  江荣侠 ,  李大鹏 ,  蒋锐 ,  徐友云

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q50/20 ,  G06Q10/0639 ,  G06F18/25 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种融合时间因子的协同过滤课程推荐方法，针对于传统协同过滤算法存在的矩阵稀疏、冷启动以及忽略时间因素的问题进行了改进，所述方法包括以下步骤：根据用户u对课程j的过往评分，生成评分矩阵，再根据用户对课程的学习行为，生成用户课程行为矩阵，然后基于用户课程行为矩阵，从而去缓解评分矩阵的稀疏性，生成用户‑课程矩阵，再根据用户的一些基本属性生成用户初始化标签；将用户‑课程矩阵融合评分生成的时间因子再和用户初始化标签进行融合，计算出用户相似度，最后筛选出前N个推荐结果。本发明的课程推荐方法能够提升课程推荐的精准度，同时结合线上课程学习的优势，辅助线下课程教学。