【摘 要】
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基于ACM在线评判系统题目数量之多,学生选题盲目的问题,文章主要分析了基于项目和基于用户的协同过滤算法,均采用余弦相似性来计算用户(或项目)相似性,在计算用户个性化推荐
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基于ACM在线评判系统题目数量之多,学生选题盲目的问题,文章主要分析了基于项目和基于用户的协同过滤算法,均采用余弦相似性来计算用户(或项目)相似性,在计算用户个性化推荐时,为了发掘出用户当下的喜好,通过加权使越早的解题记录,权值越小。并通过实验比较训练集占数据集的比率、用户AC题数、推荐给用户的题目个数等因素对推荐质量的影响,结果表明:在我们的OJ系统上,基于用户比基于项目的推荐算法推荐质量更好。最后将推荐算法部署在OJ系统上,产生题目推荐和用户的个性化推荐,旨在帮助学生更好的练习,逐步提高大学生运用计算机编程分析解决问题的能力。
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