协同过滤推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

本申请涉及一种协同过滤推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取用户的行为数据和课程数据；根据行为数据和课程数据，构建特征矩阵；分析特征矩阵，获得推荐候选项和隐状态；根据推荐候选项和隐状态，生成协同过滤融合模型；将用户的操作记录记录输入至协同过滤融合模型，获得对应的推荐课程信息。采用本方法通过收集行为数据以及课程数据，对数据进行收集与整合构建协同过滤融合模型精确分析用户的培训学习课程偏好，根据训练得到的模型，实时生成用户的个性化推荐列表，将最符合用户需求的课程推荐给用户，记录用户对推荐课程的反馈，通过融合不同算法和技术，有助于满足用户的特定学习需求，提升用户在系统上的参与度和黏性。