基于深度学习的Java课程思政资源个性化推荐系统研究  

Research on Personalized Recommendation System of Ideological and Political Resources for Java Courses Based on Deep Learning

作　　者：孙滨 程艳艳 SUN Bin;CHENG Yanyan(School of Information Engineering,Zhengzhou University of Industrial Technology,Zhengzhou Henan 451150,China)

机构地区：[1]郑州工业应用技术学院信息工程学院,河南郑州451150

出　　处：《信息与电脑》2023年第6期17-19,共3页Information & Computer

基　　金：河南省科技厅科技攻关支持项目(项目编号:222102210159);河南省科技厅软科学支持项目(项目编号:222400410228);2019年河南省教育厅高校青年骨干教师培养资助项目(项目编号:2019GGJS279);2021年教育部高等教育司产学合作协同育人资助项目(项目编号:202102633007);2022年教育部高等教育司产学合作协同育人资助项目(项目编号:220505115250522);郑州工业应用技术学院校级课程思政样板课程项目(项目编号:郑工政[2020]159号文件);郑州工业应用技术学院校级优秀基层教学组织项目(项目编号:郑工教[2020]9号文件);郑州工业应用技术学院校级教育教学改革研究与实践项目(项目编号:JG210106);郑州工业应用技术学院校级一流本科课程建设项目(项目编号:郑工教[2022]5号文件);郑州工业应用技术学院校级课程思政样板课程项目(项目编号:郑工政[2021]303号文件);郑州工业应用技术学院校级专创融合课程支撑项目(项目编号:郑工政[2022]14号文件)。

摘　　要：常规Java课程思政资源个性化推荐系统的推荐效果不佳,因此提出基于深度学习的Java课程思政资源个性化推荐系统。首先设计资源存储器和资源处理器等系统硬件,其次基于深度学习算法构建个性化推荐模型,最后结合数据库及课程资源管理模块完成系统软件设计。测试结果表明,设计的系统能够实现课程资源的个性化推荐,推荐资源与用户需求资源之间的适配度更高。In view of the low adaptability between the recommendation resources of the conventional Java curriculum ideological and political resources personalized recommendation system and the user demand resources,and the poor personalized recommendation effect,this paper puts forward the research of the Java curriculum ideological and political resources personalized recommendation system based on in-depth learning.Firstly,the system hardware such as resource memory and resource processor is designed.Secondly,a personalized recommendation model is built based on deep learning algorithms.Finally,the system software design is completed by combining the database and curriculum resource management module.The test results show that the designed system can realize personalized recommendation of course resources,and the adaptability between recommendation resources and user demand resources is higher.

关 键 词：深度学习 JAVA课程 思政资源 个性化推荐 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]