自适应过滤算法在基于社区E-learning的个性化知识服务系统中的研究

作者：赵武生; 田金超; 申连洋; 罗奇自适应过滤个性化知识服务相似度终身化学习

摘要：针对学习型社区中的教育需求,在传统算法上加以改进提出了一种基于向量空间模型的教育资源自适应过滤算法。首先通过训练算法,提取特征向量和伪反馈建立初始模板,设置初始阈值。然后通过过滤算法根据用户的反馈信息自适应地调整模板和阈值。该算法在执行过程中,不需要大量的初始文本,同时在过滤的过程中可不断地进行自主学习来提高过滤精度。该算法已在项目中进行验证,结果表明是有效的。

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