随着现代社会的发展，人们对个性化学习的呼声越来越高。教育信息化的推进使

С развитием современного общества, призыв людей к индивидуальному обучению становится все выше и выше. Развитие информатизации образования привело к быстрому развитию технологий онлайн-обучения. Тем не менее, большинство существующих онлайн-технологий обучения гомогенизированы, игнорируя индивидуальные различия учащихся и не могут удовлетворить индивидуальные потребности учащихся. Большое количество разнообразных учебных ресурсов также легко вызывает когнитивную перегрузку и сетевой треккинг в онлайн-обучении. Предоставление учащимся услуг по предоставлению учебных ресурсов в соответствии с их различными характеристиками может отражать персонализацию обучения, помогать учащимся быстро находить ценные ресурсы и повышать эффективность обучения в Интернете. Технология совместной фильтрации позволяет обнаружить скрытые интересы учащихся и порекомендовать им новый контент. В этой статье рассматривается применение технологии рекомендаций по совместной фильтрации, основанной на неявных пользовательских функциях в обучении.

С развитием современного общества голос людей за персонализированное обучение становится все выше и выше. Развитие образовательной информации привело к быстрому развитию технологии онлайн-обучения. Однако большинство существующих методов электронного обучения являются однородными, игнорируя индивидуальные различия учащихся и не удовлетворяя индивидуальные потребности учащихся в обучении. Большое количество разнообразных ресурсов обучения также легко сделать онлайн-обучения производить когнитивных перегрузок и сетевых путешествий явление. В соответствии с различными характеристиками учащихся для предоставления учебных ресурсов рекомендательная служба может отражать индивидуализацию обучения, помочь учащимся быстро найти ценные ресурсы, способствует повышению эффективности онлайн-обучения. Технология совместной фильтрации может обнаружить скрытые интересы учащихся к обучению и рекомендовать им новый контент. В настоящем документе изучается применение технологии рекомендаций совместной фильтрации на основе неявных характеристик пользователя в процессе обучения.

по мере развития современного общества растет потребность в индивидуальном обучении.Благодаря прогрессу информатизации образования быстро развивались технологии обучения в режиме онлайн.Однако существующие технологии обучения в режиме онлайн в большинстве случаев являются однородными, игнорируя индивидуальные различия обучающихся и не удовлетворяют индивидуальным потребностям обучающихся.значительные и диверсифицированные учебные ресурсы также могут способствовать тому, что обучение в режиме онлайн приводит к познавательному перегрузке и кибер - заблуждению.Предоставление обучающимся консультационных услуг по учебным ресурсам в зависимости от их особенностей может отражать индивидуализацию обучения, помогая им быстро выявлять ценные ресурсы и повышая эффективность обучения в режиме онлайн.Методы совместной фильтрации позволяют обнаружить скрытый интерес к учебе и рекомендовать новые элементы.Данный документ основан на особенностях скрытого пользователя, рекомендованных для совместного фильтрации в процессе обучения.<br>