Resumen

Con el objetivo de resolver el problema de que los cursos de educación ideológica y política en las universidades no son lo suficientemente específicos y no pueden ofrecer recomendaciones personalizadas, este documento propone un sistema de recomendación de educación ideológica y política basado en el proceso analítico jerárquico (AHP) y un algoritmo de filtrado colaborativo mejorado. En primer lugar, considerando el efecto del tiempo en la puntuación de los estudiantes, el modelo de recomendación se transforma en un proceso de decisión de Markov. Luego, mediante la combinación del algoritmo de filtrado colaborativo con recompensas y castigos de aprendizaje reforzado, se construye un modelo de optimización de puntuación de estudiantes basado en información de marca de tiempo. Para cuantificar el grado de preferencia de los estudiantes por los cursos, se utiliza el proceso analítico jerárquico para convertir los datos de comportamiento de los estudiantes en el valor de preferencia de los cursos. Para resolver el problema de la escasez de datos, se predicen los valores faltantes mediante el redondeo de

• 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:Ideológico; Educación política; Sistema de recomendación; Algoritmo de filtrado colaborativo; Proceso de jerarquía analítica; Puntuación de estudiantes
• Keywords:Ideological; Political education; Recommendation system; Collaborative filtering algorithm; Analytic hierarchy process; Student scoring