一种面向大规模用户的个性化教学资源推荐方法

摘要

本发明公开了一种面向大规模用户的个性化教学资源推荐方法，包括：获取用户交互数据，对用户交互数据进行数据预处理，获得用户资源评分矩阵；对用户资源评分矩阵进行特征降维，获得用户的教学资源特征矩阵；对教学资源特征矩阵进行聚类，获得教学资源聚类，并对教学资源聚类中的教学资源进行排序；获取用户对所有教学资源的评分，依次利用教学资源兴趣度模型，计算得到用户对教学资源的兴趣度，根据所述兴趣度对所有教学资源降序排列，生成教学资源推荐列表。相较于现有技术，本发明能够为大量用户提供快速准确的数字化教学资源推荐服务，增强用户体验，为智慧校园教学资源的个性化利用提供了一套有效的解决方案。