Resumen

En este documento, se diseña una plataforma de educación en línea personalizada basada en un algoritmo de filtrado colaborativo mediante la aplicación del algoritmo de recomendación en el sistema de recomendación de la plataforma de educación en línea utilizando un enfoque de programación híbrida compatible con HTML5 y un marco de alto rendimiento. El desarrollo del lado del servidor adopta una arquitectura madura B/S y el modelo de desarrollo popular, mientras que el terminal móvil utiliza HTML5 y un marco para implementar la función de recomendar cursos personalizados para los usuarios utilizando algoritmos de filtrado colaborativo y recomendación. Al mejorar el algoritmo de recomendación tradicional basado en filtrado colaborativo, los resultados de recomendación de cursos están más alineados con los intereses de los usuarios, lo que mejora en gran medida la precisión y eficiencia de la recomendación. Sobre esta base, la enseñanza en línea en esta plataforma se divide en dos modos: un modo es que el profesor original sube videos de enseñanza grabados y los estudiantes pueden aprender comprando en línea o descargando sin conexión; el otro modo

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Plataforma de educación en línea; Algoritmo de filtrado colaborativo; Sistema de recomendación; HTML5; Marco de alto rendimiento; Cursos personalizados
• Keywords:Online education platform; Collaborative filtering algorithm; Recommendation system; HTML5; High-performance framework; Personalized courses