La tecnología de recomendación de cursos personalizados es uno de los puntos calientes en el campo de la educación online. Un buen algoritmo de recomendación puede estimular el entusiasmo de los alumnos y dar rienda suelta a su personalidad de aprendizaje. En la actualidad, el popular algoritmo de filtrado colaborativo ignora la relación semántica entre los elementos de recomendación, lo que da lugar a resultados de recomendación insatisfactorios. En este artículo se propone un algoritmo que combina el grafo de conocimiento y el filtrado colaborativo. En primer lugar, se utiliza el método de aprendizaje de representación de grafos de conocimiento para integrar la información semántica de los elementos en un espacio semántico de baja dimensión; a continuación, se calcula la similitud semántica entre los elementos recomendados y, por último, esta información semántica de los elementos se fusiona en el algoritmo de recomendación de filtrado colaborativo. Este algoritmo aumenta el rendimiento de la recomendación a nivel semántico. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto puede recomendar eficazmente cursos a los alumnos y tiene valores más altos de precisión, recuerdo y F1 que el algoritmo de recomendación tradicional.
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