基于改进协同过滤算法的党史育人精准推荐研究  

作　　者：艾小林 夏忠彪 俞康 

机构地区：[1]福建商学院信息工程学院,福州350506

出　　处：《世纪桥》2024年第6期8-10,共3页Bridge of Century

基　　金：福建商学院2022年度第二批校级科研项目(社科类)“大数据技术融入党史教育的价值与路径”(2022sysk17)。

摘　　要：随着大数据信息技术的发展,数智思政得以受到重视。为了弥补传统的协同过滤算法在处理稀疏数据和冷启动问题上存在的不足,围绕党史育人这一主题,采用一种改进的协同过滤算法,通过数据采集、特征提取、算法演进、模型应用等环节,归纳出党史育人的提升路径,需要加强顶层设计、丰富育人载体、创新教育形式及党管数据等,为提升党史育人工作的质量和效果提供理论和实践支撑。

关 键 词：协同过滤算法 党史育人 提升路径 教育质量 

分 类 号：C912.4[经济管理]