【摘 要】
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文章提出了基于移动情景学习下的专家推荐模型,随着5G的到来,移动情景学习成为学习的热点,而在学习中如何找到合适的专家成为热点之一。文章提出基于用户和专家相结合的推荐
【机 构】
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暨南大学网络与教育技术中心,江西财经大学软件与物联网工程学院,广州市工贸技师学院教研室
【基金项目】
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广东省教育科学“十二五”规划教育信息技术研究专项课题“MOOC建设促进高校优质教学的实证研究”(编号:14JXN025),2015年度广东省高校教育技术类教学改革研究项目“利用在线开放课程促进高水平大学建设的理论与实践研究”(编号:2015009),2017年国家自然科学基金项目“无线多跳网络K中心问题研究及其拓展”(编号:61772233)
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文章提出了基于移动情景学习下的专家推荐模型,随着5G的到来,移动情景学习成为学习的热点,而在学习中如何找到合适的专家成为热点之一。文章提出基于用户和专家相结合的推荐算法,重构了专家推荐,结合海明距离和修正余弦来获取相似值,利用主成分分析法,通过降低维度减少用户和专家的指标项因子,提高因子准确性。实施表明了移动情景学习下专家推荐模型的有效性,并且证实了文章设计的专家推荐算法优于单一的基于用户或基于项目的推荐算法。
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