【摘 要】
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摘要：目前，深度学习利用自身优势，已在语音识别、图像处理等方面取得了重大的突破与成就。然而，深度学习在选课推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段。考虑传统的选课系统难以考虑到影响学生选课的多因素，本文基于深度学习，结合协同过滤技术在选课系统中的应用，实现对学生的多方面画像，构建出一个实时感知学生喜好变化，且对其进行智能推荐选课的平台，实现从学生到课程的无误差匹配。 关键词： 用户画像技术;深度学
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摘要：目前，深度学习利用自身优势，已在语音识别、图像处理等方面取得了重大的突破与成就。然而，深度学习在选课推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段。考虑传统的选课系统难以考虑到影响学生选课的多因素，本文基于深度学习，结合协同过滤技术在选课系统中的应用，实现对学生的多方面画像，构建出一个实时感知学生喜好变化，且对其进行智能推荐选课的平台，实现从学生到课程的无误差匹配。
关键词： 用户画像技术;深度学习;协同过滤技术;学生选课系统
中图分类号：TP391
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