基于DeepFM的個性化練習(xí)題目推薦系統(tǒng)研究

摘要： 文章針對學(xué)生在學(xué)習(xí)程序設(shè)計類課程時做題針對性不強、難以精準查缺補漏的問題，基于DeepFM模型，根據(jù)學(xué)生做題的歷史行為數(shù)據(jù)及是否集中點擊題目，來預(yù)估學(xué)生對其他題目的點擊率，在對預(yù)估點擊率排序后向?qū)W生推薦高點擊率的題目，并通過ROC曲線、AUC值和混淆矩陣等指標評估推薦效果。該推薦系統(tǒng)基于DeepFM模型設(shè)計，實現(xiàn)了個性化練習(xí)題目推薦，已應(yīng)用于實驗教學(xué)。實驗教學(xué)結(jié)果表明，該系統(tǒng)有... （共6頁）