面对大量的知识信息，如何更高效的举荐给使用者合适的资源，如何有效地管理

Angesichts einer großen Menge an Wissen und Informationen sind es dringend zu lösende Probleme, wie man Benutzern effizientere Ressourcen effizienter empfiehlt, Daten effektiv verwaltet, die Genauigkeit von Ressourcenänderungen zeitlich und räumlich verbessert und die Lerneffizienz von Lernenden verbessert. Die Empfehlungstechnologie für die kollaborative Filterung ist in die personalisierte Empfehlung von Lernressourcen integriert, es gibt jedoch noch einige Lücken in dieser Technologie. Aufgrund des raschen Anstiegs der Anzahl von Ressourcen treten Bedingungen wie Kaltstart, Datenspärlichkeit und Skalierbarkeit auf.

面对大量的知识信息，如何更高效的举荐给使用者合适的资源，如何有效地管理资料、增强资源随着时空改变的准确性和提升学习者的学习效率是急需解决的问题。把协同过滤推荐技术糅合到学习资源的个性化推荐中，但这样技术仍然存在一些漏洞，由于资源数量剧增，像冷启动、数据稀疏性、和扩展性等状况会浮出水面。

Angesichts einer großen Anzahl von Wissen und Informationen ist es dringend notwendig, die Möglichkeiten, den Benutzern besser geeignete Ressourcen zu empfehlen, Daten effektiv zu verwalten, die Ressourcengenauigkeit mit dem Wechsel von Zeit und Raum zu erhöhen und die Lerneffizienz der Lernenden zu verbessern.Die kollaborative Filterempfehlungstechnologie ist in die personalisierte Empfehlung von Lernressourcen integriert, aber es gibt noch einige Schlupflöcher in dieser Technologie. Aufgrund der starken Zunahme der Ressourcen, wie Kaltstart, Datensparenz, Skalierbarkeit usw. werden entstehen.