一种基于自适应策略的新能源学习内容推荐方法及系统

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一种基于自适应策略的新能源学习内容推荐方法及系统
申请号:CN202510063697
申请日期:2025-01-15
公开号:CN119961444A
公开日期:2025-05-09
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于自适应策略的新能源学习内容推荐方法及系统,涉及数据处理技术领域,方法包括:获取关于新能源的学习资源;结合自编码器对学习资源进行降维;结合软分配算法和k均值聚类算法对降维后的学习资源进行自聚类,得到多类子学习资源;生成各类子学习资源的主题标签;获取目标用户的多次学习行为,其中,学习行为包括每次学习的学习内容、学习内容完成度、学习时刻和学习时长;基于各次学习行为计算目标用户对不同主题标签的兴趣度;根据兴趣度以具有纳什均衡因子的正相关方式计算各类子学习资源的推荐比例;将各个子学习资源按相对应的推荐比例推荐至目标用户。确保推荐多样性和准确性,提升用户学习效率。
技术关键词
学习内容推荐方法 标签 资源 k均值聚类算法 策略 编码器 文本 计算机可读指令 兴趣 重构误差最小化 LDA主题模型 内容推荐系统 数据处理技术 因子 处理器 电子书
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