基于K-means的远程教育课程推荐系统的设计  

作　　者：冯莉[1] 

机构地区：[1]厦门城市职业学院

出　　处：《厦门广播电视大学学报》2019年第4期16-21,共6页Journal of Xiamen Radio & Television University

基　　金：国家开放大学2016年度科研重点课题(教育学):以“社区书院”为主体的厦门市社区教育服务能力体系构建研究(G16A2001Z)

摘　　要：当前远程教育信息过多,学生选择缺乏针对性,建议在远程教育课程中引入基于K-means算法的推荐系统。课程推荐系统能够依据用户的兴趣偏好,推荐个性化课程。K-means聚类算法作为数据挖掘中的一种分析方法,它能找到样本比较密集的部分,并且概括出样本相对比较集中的区域,形成一个强大的学习资源个性化推荐模式库,用户浏览学习记录之后,系统自动收录学习过的内容,并将信息发送给自动推荐搜索引擎。这样,搜索引擎就可以主动推荐学习资源。通过实验测试算法的可行性,与BP神经网络算法、关联规则算法进行比较,K-means算法依然保持较高的准确度,证明可以在远程教育领域采用K-means算法,并且具有良好的适用性。

关 键 词：课程推荐系统 远程教育课程 K-MEANS 

分 类 号：G724.82[文化科学—成人教育学]