基于关联规则和协同过滤算法的网络视频学习资源个性化推荐方法研究

"网络视频学习资源个性化推荐方法研究在线学习外文翻译" 本文研究的目的是设计一种网络视频学习资源个性化推荐方法，以解决学习平台中学生难以快速找到感兴趣的学习资料的问题。该方法基于学生的学习行为，利用数据挖掘中的关联规则算法和机器学习中的协同过滤算法，推荐相关的视频学习资料。 个性化推荐是电子学习中的一种重要技术，它可以根据学生的兴趣和需求，推荐相关的学习资源。个性化推荐可以提高学习者的满意度和参与度，提高学习的效率和效果。 在本研究中，我们首先收集了学生的学习行为数据，包括浏览记录、搜索记录和评价记录等。然后，我们使用关联规则算法来发现学生的兴趣，找出他们感兴趣的视频素材。对于平台中没有留下评价记录的学生，我们使用关联规则算法来推荐相关的视频学习资料。 对于平台中有评价记录的学生，我们采用机器学习中的协同过滤算法，利用Pearson相关系数方法寻找高度相似的视频素材，然后推荐他们感兴趣的学习素材。这种方法可以提高推荐的准确性和相关性，满足学生的个性化需求。 本研究的贡献在于，我们提出了一个基于学生学习行为的个性化推荐方法，该方法可以适用于不同的学习平台，满足学生的个性化需求，提高学习的效率和效果。 关键词：个性化推荐；数据挖掘；协同过滤算法；电子学习。 本研究的结果表明，基于学生学习行为的个性化推荐方法可以提高学习者的满意度和参与度，提高学习的效率和效果。该方法可以应用于不同的学习平台，满足学生的个性化需求，提高学习的质量和效果。 在未来，我们计划继续研究和改进个性化推荐方法，以满足学生的个性化需求，提高学习的效率和效果。同时，我们还计划将该方法应用于其他领域，例如商业和娱乐等，以提高用户体验和满意度。 本研究的结果表明，基于学生学习行为的个性化推荐方法是一种有效的方法，可以提高学习者的满意度和参与度，提高学习的效率和效果。该方法可以应用于不同的学习平台，满足学生的个性化需求，提高学习的质量和效果。