教学视频精准推荐算法优化：尹杭宋文广的研究

本文档《论文研究-教学视频精准推荐算法研究 .pdf》主要探讨了在教育领域特别是网络教学背景下，如何提高教学视频的个性化推荐效果。作者尹杭、宋文广以及龙力和吴华超针对现有的精准营销推荐算法，特别关注了协同过滤算法在教学视频推荐中的应用。 协同过滤是一种常用的技术，它依据用户的历史行为数据，如观看历史、评分等，寻找具有相似兴趣或行为模式的用户，从而推荐可能感兴趣的教学视频。传统协同过滤算法的优点在于能够发现用户的隐性兴趣，但可能存在冷启动问题，即新用户或新视频没有足够的历史数据进行有效推荐。此外，它对数据稀疏性和新颖性挑战较大。 针对这些问题，本文提出了一个改进的基于教学视频的聚类协同过滤算法。该算法首先通过随机函数初始化多个聚类中心，然后根据学员的学习视频行为，将样本分配给与其最近的聚类中心。这样可以形成非重叠的聚类，每个聚类代表一种潜在的兴趣群体。算法接着通过迭代更新聚类中心和重新划分样本，直至达到收敛或达到预设的迭代次数。 这个创新方法有助于解决数据稀疏性问题，因为它可以在样本较少的情况下提供初步的推荐，同时利用聚类特性更好地捕捉学员的潜在兴趣。实验结果显示，这种算法显著提升了学员搜索相关教学视频的效率，有助于优化学习路径，提高学习效果。 关键词包括“教学视频”、“协同过滤”和“精准推荐”，表明了研究的核心关注点。该研究不仅关注技术层面的算法设计，还强调了实际应用中的效果评估，对于在线教育平台优化用户体验，提升教学质量和效率具有重要的实践价值。 这篇论文深入研究了教学视频精准推荐算法，为个性化教学视频推荐提供了新的策略和方法，对于教育技术领域的学者和实践者来说，是一篇值得深入阅读和探讨的论文。