数字技术与应用杂志社

摘要：<正>为了实现学习资源的精准、有效推荐，本文提出了一种基于自注意力机制的学习资源推荐方法。首先通过在线学习平台，收集不同学习资源类型对应的用户行为数据，构建学习资源用户画像；其次利用卷积神经网络提取学习资源特征、用户偏好特征，构建特征矩阵；最后基于自注意力机制对特征矩阵进行注意力分布与加权平均计算，获取资源推荐预测评分，从而构建基于自注意力机制的学习资源推荐模型，实现学习资源的合理、精准推荐。实验结果表明，利用该设计方法进行资源推荐所产生的MAE值最高仅为0.2,F1值最高值为0.78，推荐效率最高值为99.72%，能够精准、

基金资助： 2024年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“面向学习资源的个性化深度学习推荐系统应用研究”（2024KY1395）； 广西教育科学“十四五”规划2023年度专项课题教育大数据驱动下高职学生学业分析与智能测评应用研究（2023ZJY553）； 2023年度广西电力职业技术学院校级科研能力提升项目“基于深度学习的学习资源推荐系统应用研究”（2023ZKY01）；

专辑： 信息科技

专题： 计算机软件及计算机应用

分类号： TP391.3