基于三部图的学习资源个性化推荐算法研究
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摘 要：在互联网时代，网络上的学习资源日益丰富。面对海量的信息，如何向学习者精准推荐其感兴趣的内容从而使其避免陷入数字泥潭，是个性化推荐领域需要研究的问题。该文对二部图信息扩散推荐算法进行了分析，并结合网络资源的标签属性，探讨了一种改进的基于标签的三部图学习资源个性化推荐算法。该算法在保留二部图推荐算法在有效性和简洁性等优点的前提下，利用标签属性对推荐资源的广度进行了扩展，对于缓解由于网络稀疏造成的推荐信息不全的问题具有一定参考意义。（剩余6937字）