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  • 简介:非线性遗忘函数能够改进传统协同过滤推荐算法没有考虑游客兴趣稳定性的缺点,从而实现精准旅游个性化服务推荐。但是非线性遗忘函数并没有考虑到旅游产品的流行度,流行度越高的旅游产品,游客之间的兴趣相似度便越不准确,而流行度越低的产品,预测游客之间的兴趣相似度就更加准确。鉴于此,为了更进一步提高推荐精准度,在非线性遗忘函数的基础上构建考虑旅游产品流行度的数学模型,削弱流行度高的旅游产品的权值,调整游客间兴趣相似度。实验表明,引入产品流行度后,得到的平均绝对差值变小,推荐精准度也显著增加。

  • 标签: 非线性遗忘函数 产品流行度 协同过滤 个性化推荐
  • 简介:个性化教育是教育的高级阶段,更是高等教育的责任。个性化人才培养是基于个性化教育的基础上,如何实现个性化教育的具体培养模式。基于学生个性化的人才培养模式是以个性化、特色性人才培养目标定位为根本,以体现学生个性化、差异化特征的不同课程模块组合为基础,以相应的教学方法为条件,以配套的考核评价机制为手段,以具有个性化培养意识和能力的教师队伍为保障,以丰富、多样化的校园文化为促进的系统化人才培养模式。

  • 标签: 学生 个性化 高等教育 人才培养模式