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在線學(xué)習(xí)課程數(shù)量龐大，存在明顯的信息過(guò)載問(wèn)題，個(gè)性化智能推薦是解決這一問(wèn)題的有效方式。根據(jù)學(xué)習(xí)者所學(xué)習(xí)的課程往往具有時(shí)間序列性這一特點(diǎn)，提岀了基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的在線課程推薦模型。從大量學(xué)習(xí)者所學(xué)習(xí)的課程序列中提取學(xué)習(xí)行為特點(diǎn)，進(jìn)而預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)者將要學(xué)習(xí)的課程。該算法是基于課程之間的時(shí)序性而提出的，因此按照課程之間關(guān)系的緊密程度將課程分類后推薦的準(zhǔn)確率更高。由于在線課程不斷更新，人工維護(hù)課程分類的工作量較大，同時(shí)分類也不夠科學(xué)，利用GSP算法和譜聚類算法，挖掘?qū)缯n程間隱藏的時(shí)序聯(lián)系，提出了更合理的課程自動(dòng)分類方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，與傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法以及基于RNN的課程推薦算法相比，該算法推薦準(zhǔn)確度更高。
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