Resumen

Con el rápido desarrollo del aprendizaje profundo en los últimos años, el algoritmo de recomendación combinado con el modelo de aprendizaje profundo se ha convertido en una dirección importante en el campo de la recomendación en el futuro. La recomendación personalizada de recursos de aprendizaje es la principal forma de lograr la adaptación de los estudiantes al sistema de aprendizaje. Basándose en el modo de aprendizaje profundo, se obtienen datos de acción de aprendizaje en línea de los estudiantes, y se utiliza una tecnología de análisis de aprendizaje adicional para construir un modo de aprendizaje especial de los estudiantes y proporcionar recursos de aprendizaje adecuados. El método tradicional de introducir recursos de aprendizaje se queda principalmente en el nivel de las preguntas de examen. Lo que ignora la esencia del aprendizaje de los estudiantes es el aprendizaje de los puntos de conocimiento. El proceso de aprendizaje de los estudiantes se ve afectado por el comportamiento antes y después del aprendizaje, que tiene características temporales. Entre ellos, la red neuronal cíclica bidireccional de longitud es buena para considerar los

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Algoritmo de recomendación; Modelo de aprendizaje profundo; Recurso de aprendizaje personalizado; Datos de acción de aprendizaje en línea; Memoria bidireccional a largo y corto plazo; Sistema de aprendizaje adaptativo
• Keywords:Recommendation algorithm; Deep learning model; Personalized learning resource; Online learning action data; Bidirectional long-term and short-term memory; Adaptive learning system