ty - jour a2 - 王，魏艾 - 李，景奥 - 叶，围py - 2020 da - 2020/12/28 - 基于协同过滤推荐算法sp - 6619249 vl - 2020 ab的在线教育课程建议本文是一种基于协作滤波算法的个性化在线教育平台，通过使用跨平台兼容的HTML5和高性能框架混合编程方法将推荐系统中的推荐算法应用于在线教育平台。服务器端开发采用成熟的B / S架构和流行的开发模型，而移动终端使用HTML5和框架来实现使用协作过滤和推荐算法推荐个性化课程的功能。通过改进基于协作滤波的传统推荐算法，课程推荐结果与用户的兴趣更加符合，这大大提高了推荐的准确性和效率。在此基础上，对该平台的在线教学分为两种模式：一种模式是原始教师上传录制的教学视频，学生可以通过购买在线或离线下载;其他模式是互动在线现场教学。每门课程都是单独的在线教室;老师将提前发布在线课程信息，学生可以在线购买以获取课堂编号和密码信息。SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2020/6619249 do - 10.1155 / 2020/6619249 jf - 复杂性pb - hindawi kw - er -