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• 200 1_ |a 数据挖掘及其在学习资源推荐中的应用研究 |f 刘忠宝著

• 210 __ |a 北京 |c 科学出版社 |d 2021

• 215 __ |a 193页 |d 26cm

• 330 __ |a 本书针对学习资源推荐过程中面临的技术和应用问题，围绕数据挖掘优化方法、学习者兴趣建模、学习资源推荐等三方面内容展开深入研究。全书共6章，第1章为绪论，介绍数据挖掘的基本理论、研究进展、推荐系统基本理论以及本书研究的思路。第2章和第3章着重介绍数据挖掘优化方法研究，探讨特征提取方法和智能分类方法。第4章和第5章对学习者建模与学习资源推荐的学术发展史和研究现状进行了梳理，并在此基础上，提出一系列学习者建模方法和学习资源推荐方法。第6章基于大数据的概念和特点，深入分析了传统推荐系统与大数据环境下推荐系统的差异，并由此此研究大数据环境下的用户建模、推荐算法以及推荐结果评价方法，着力构建大数据环境下学习资源推荐系统的功能框架，为相关研究提供有价值的参考。

• 333 __ |a 数据采集知识资源研究人员

• 606 0_ |a 数据采集 |x 应用 |x 知识资源 |x 研究

• 690 __ |a G302 |v 5

• 701 _0 |a 刘忠宝 |4 著

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20210713

• 905 __ |a WFKJXY |d G302/21

• 920 __ |a 4370400 |z 1