課程資源的融合知識(shí)圖譜多任務(wù)特征推薦算法
計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用
頁(yè)數(shù)： 8 2021-04-12
摘要： 在采集在線學(xué)習(xí)信息時(shí),普遍存在數(shù)據(jù)缺失的情況,使得課程資源推薦時(shí)可能因數(shù)據(jù)稀疏導(dǎo)致推薦的效果不理想。
為了解決上述問題,基于端對(duì)端的深度學(xué)習(xí)框架,提出了融合知識(shí)圖譜的多任務(wù)特征推薦算法(Multi-Layer Knowledge graph Recommendation,MLKR)。 （共8頁(yè)）
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