Resumen

Ante el problema de la difícil selección de recursos de cursos en línea de educación física, se propone un método de recomendación de recursos de cursos en línea basado en algoritmos de aprendizaje automático. Se establece un modelo de recomendación de información a través de la expresión de un algoritmo de filtrado colaborativo y una matriz de retroalimentación de recursos. Según la puntuación de retroalimentación de cualquier usuario sobre el mismo recurso de datos en el conjunto de proyectos, se establece el grado de coincidencia de intereses mediante análisis comparativo, y el grado de coincidencia se sustituye en la función de similitud de coseno para calcular el umbral de similitud entre cada ítem y así sucesivamente, calcular el número de umbral de similitud de todos los ítems, seleccionar el recurso de proyecto que mejor se ajuste al usuario según el número de umbral, y completar la recomendación. Los resultados experimentales muestran que el método recomendado de recursos de currículo de red de educación física basado en algoritmos de aprendizaje automático es relativamente excelente en precis

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Algoritmos de aprendizaje automático; Recursos de cursos en línea; Algoritmo de filtrado colaborativo; Matriz de retroalimentación de recursos; Función de similitud del coseno; Precisión de la recomendación
• Keywords:Machine learning algorithms; Online course resources; Collaborative filtering algorithm; Resource feedback matrix; Cosine similarity function; Recommendation accuracy