口算题推荐算法，基于内容的协同过滤推荐怎么做

口算题推荐算法可以采用基于内容的推荐算法，通过对用户历史做题记录和题目内容的分析，推荐相似度较高的口算题目给用户。具体做法如下：

1. 收集用户的历史做题记录，包括做过的题目、做题时间、做题正确率等信息。

2. 对于每个口算题目，提取其特征向量，包括题目难度、类型、题目内容等信息。

3. 计算用户历史做题记录与每个口算题目的相似度，可以采用余弦相似度等算法。

4. 根据相似度排序，选择相似度较高的口算题目进行推荐。

基于内容的协同过滤推荐可以将口算题目视为一个物品，用户的历史做题记录视为用户的兴趣，通过计算用户的兴趣与物品的相似度，推荐相似度较高的口算题目给用户。具体做法如下：

1. 收集用户的历史做题记录，包括做过的题目、做题时间、做题正确率等信息。

2. 对于每个口算题目，提取其特征向量，包括题目难度、类型、题目内容等信息。

3. 计算用户之间的相似度，可以采用余弦相似度等算法。

4. 计算用户历史做题记录与口算题目的相似度，可以采用余弦相似度等算法。

5. 根据用户之间的相似度和用户历史做题记录与口算题目的相似度，计算口算题目的推荐程度。

6. 根据推荐程度排序，选择推荐程度较高的口算题目进行推荐。