[发明专利]一种基于HMM模型的项目化资源推荐方法在审
| 申请号： | 201711005782.8 | 申请日： | 2017-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN110020125A | 公开（公告）日： | 2019-07-16 |
| 发明（设计）人： | 常乐 | 申请（专利权）人： | 辽宁轨道交通职业学院 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q50/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 110023 辽宁省沈*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于HMM模型的项目化资源推荐方法，针对高职学生的特点以及项目化教学过程中使用网络资源存在的突出问题，在资源的深度推荐算法中引入HMM模型，并搭建一个服务学生的网络资源深度推荐系统。首先，对HMM模型核心模块：转移矩阵、混淆矩阵进行设计，研究挖掘资源深度推荐策略中HMM模型的表现能力。其次，加入基于主动学习的反馈过程实现对HMM模型转移矩阵、混淆矩阵动态修正。本发明不仅能够提高职业学院学生对网络资源的利用率，而且对培养自学能力，网络应用能力提高专业技能水平具有重大意义。 | ||
| 搜索关键词： | 网络资源 转移矩阵 资源推荐 混淆 矩阵 学生 过程实现 核心模块 教学过程 矩阵动态 推荐系统 网络应用 重大意义 主动学习 专业技能 算法 修正 自学 反馈 挖掘 引入 表现 研究 服务 | ||
【主权项】：
1.一种基于HMM模型的项目化资源推荐方法，其特征在于利用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）搭建职业院校资源的深度推荐模型，该模型通过收集与项目有关的先验知识搭建概率模型，学生可以通过该模型方便的了解项目相关知识体系，方便学生对项目的自学以及对问题解答，提高学生对网络资源的利用率。
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