电子学习内容推荐系统：技术分类与评估现状

本文《电子学习内容推荐系统的分类与评价》主要探讨了在电子学习环境中，内容推荐系统的重要性和日益增长的需求。随着在线教育资源的爆炸性增长和教学方法的多样化，内容推荐系统对于帮助学习者找到适合他们的学习资源，如课程、教程和资料，起着关键作用。作者Jeevaly Joy Rumel、Renumol Vemballiveli Govinda Pillai来自印度喀拉拉邦科钦科技大学工程学院信息技术系，他们通过对2015年至2020年间相关期刊论文的系统性回顾，对电子学习推荐系统的研究进行了深入分析。 文章首先介绍了推荐技术在电子学习中的应用，涵盖了个性化和自适应学习系统，以及其中遇到的关键问题，如冷启动问题（新用户或新内容时的推荐难题）和评级稀疏问题（用户行为数据不足导致的推荐准确性下降）。接着，作者详细描述了推荐过程中使用的各种算法，包括协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等，并讨论了如何通过不同的相似度度量来增强推荐效果。 文献综述部分列举了已发表的研究，包括内容的输入/属性、推荐策略以及评价指标，如精确度、召回率和F1分数等，这些都是评估推荐系统性能的重要依据。此外，作者还对当前推荐系统的趋势进行了总结，指出了优点和不足之处，旨在提供对最新技术的全面理解。 文章进一步探讨了未来研究的方向，可能涉及深度学习、用户建模的改进、实时个性化以及跨媒体推荐等问题。最后，作者得出结论，强调了电子学习内容推荐系统在教育领域的潜在价值和持续发展的必要性。 本文发表于《沙特国王大学学报》，由Elsevier制作和主办，遵循CC BY-NC-ND 4.0许可协议，允许在特定条件下免费分享和非商业使用。本文的通信作者Jeeva可以通过提供的电子邮件地址进行联系，同时，沙特国王大学对文章进行了同行评审，其DOI为https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2021.06.009。这篇文章不仅为教育科技专业人士提供了有价值的参考，也为学术界和实践者探索更有效的电子学习内容推荐方法提供了框架。