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基于多目標優(yōu)化策略的在線學習資源推薦方法

     
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目前在線學習資源推薦較多采用單目標轉化方法,推薦過程中對學習者偏好考慮相對不足,影響學習資源推薦精度.針對上述問題,文中提出基于多目標優(yōu)化策略的在線學習資源推薦模型(MOSRAM),在學習者規(guī)劃時間內,以同時獲得學習者對學習資源類型偏好度最大和難度水平適應度最佳為優(yōu)化目標,設計具有向鄰居均值學習能力和探索新區(qū)域能力的多目標粒子群優(yōu)化算法(NEMOPSO),提出以MOSRAM為核心的在線學習資源推薦方法(NEMOPSO-RA).不同問題規(guī)模下融合經(jīng)典多目標優(yōu)化算法的推薦方法對比實驗表明,NEMOPSO-RA可以有效提高在線學習資源的推薦精度和推薦性能.

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