摘要：为了提升教学系统的个性化服务和信息推荐效率,文章设计基于图推荐算法的课程推荐系统。该系统通过图神经网络提取包含多重信息的图节点表示,并进一步融合节点信息得到融合后的节点信息表示,利用用户嵌入向量和项目嵌入向量的内积预测用户兴趣。结果显示,课程推荐系统具有系统登录、用户管理、课程推荐等功能,实现了个性化课程推荐,并通过实际应用验证了其有效性。课程推荐系统能够根据用户行为和偏好提供精准的课程推荐,显著提高了教学资源的利用效率和用户满意度,为教学系统个性化推荐提供了新思路。

摘要：通过引入人工免疫系统,并加以相应改进,该文设计并实现了基于改进AIS算法的协同式过滤推荐系统,提供了一个将基于用户与基于条目的推荐机制有机结合起来的一站式推荐架构,同时赋予了CF在线增量学习的能力。

摘要：当前远程教育信息过多,学生选择缺乏针对性,建议在远程教育课程中引入基于K-means算法的推荐系统。课程推荐系统能够依据用户的兴趣偏好,推荐个性化课程。K-means聚类算法作为数据挖掘中的一种分析方法,它能找到样本比较密集的部分,并且概括出样本相对比较集中的区域,形成一个强大的学习资源个性化推荐模式库,用户浏览学习记录之后,系统自动收录学习过的内容,并将信息发送给自动推荐搜索引擎。这样,搜索引擎就可以主动推荐学习资源。通过实验测试算法的可行性,与BP神经网络算法、关联规则算法进行比较,K-means算法依然保持较高的准确度,证明可以在远程教育领域采用K-means算法,并且具有良好的适用性。

摘要：为辅助电大学生在基于web的学习过程中有针对性地找到更适合自己的课程,降低查询时间的成本,将Spark技术和AI算法相结合设计了个性化课程推荐的AIWERS系统,实现了实时电大课程推荐。该系统架构有三个层次:实时电大学生行为数据采集层、Spark计算推荐层和数据存储层,其中Spark计算推荐层分为离线推荐模块和实时推荐模块,离线推荐模块是基于Spark MLlib的ALS算法设计的,实时推荐部分是基于协同过滤算法(UBCF)设计的。将AIWERS系统部署在Spark集群上,实现了个性化课程推荐预测功能,运行速度和分析速度均超过单机节点。