[发明专利]一种基于协同过滤的学习复习题库推荐方法在审
| 申请号： | 201710768489.0 | 申请日： | 2017-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN107688647A | 公开（公告）日： | 2018-02-13 |
| 发明（设计）人： | 刘伟 | 申请（专利权）人： | 刘伟 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q50/20 |
| 代理公司： | 北京方向标知识产权代理事务所(普通合伙)11636 | 代理人： | 段斌 |
| 地址： | 236500 安徽省阜*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于协同过滤的学习复习题库推荐方法，包括以下步骤一、建立用户‑数学题答题数矩阵，根据数学题p的热度hp的计算公式为每一个数学题计算数学题热度；二、对于待推荐的当前用户，则根据优化的Pearson相关系数计算公式计算用户与当前用户的相似度；三、利用内容过滤从步骤二中的N位相似邻居选出M位相似邻居作为可信邻居；四、由M位可信邻居对数学题p的答题数预测用户a对数学题p的答题数；根据Top‑N原则选出预测答题数高的数学题组成当前用户最终的推荐数学题集；本发明基于协同过滤能够向答题的用户推荐相关题目，改变了现有题库只能由用户自己搜索题目的缺陷，提高了用户的学习和使用效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 协同 过滤 学习 复习 题库 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于协同过滤的学习复习题库推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：一、建立用户‑数学题答题数矩阵，根据数学题p的热度hp的计算公式为每一个数学题计算数学题热度；二、对于待推荐的当前用户，如果当前用户答题的数学题数大于20，则根据优化的Pearson相关系数计算公式计算用户与当前用户的相似度，采用Top‑N的方法得出由N位用户组成的初步相似邻居集；三、利用内容过滤从步骤二中的N位相似邻居选出M位相似邻居作为可信邻居；四、由M位可信邻居对数学题p的答题数预测用户a对数学题p的答题数；根据Top‑N原则选出预测答题数高的数学题组成当前用户最终的推荐数学题集。
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