优化高中物理网课推荐系统

引言

随着计算机技术的发展和互联网的普及，网上教育已成为越来越多学生进行学习的选择。在高考物理学习中，网课已经成为了学生备战高考的重要工具之一。然而，互联网上的物理教育资源繁多，怎样为学生提供个性化的高中物理网课推荐服务，得到良好的学习效果是我们需要研究的问题之一。

分析问题

网课分为线上直播课、录播课、MOOC等多种形式，对老师的教学内容、教学质量、课件制作、教学风格要求不同。在以往的网课推荐系统中，主要使用的是服务器端的基于内容过滤、协同过滤算法，无法为学生提供个性化推荐服务，推荐结果也很难体现用户的学习兴趣和喜好。而网课本身也有许多特点，如网络资源可分享、课程质量需要评估等。

解决问题

个性化推荐模型是解决网课推荐系统的重要方法之一。以深度学习技术为基础，训练出推荐模型，通过推荐模型生成推荐列表，提供给用户推荐服务。该模型由三部分组成，第一部分是网络资源与学生标签的特征提取部分，根据学生对物理知识的掌握情况、学期、成绩、学校等信息构建学生标签；第二部分是深度学习的神经网络，负责将获取到的学习历史与学生标签进行融合，得到学生的喜好特征；第三部分是推荐策略，结合学生标签将网络资源列表排序并返回。 除了个性化推荐系统，如何评估网课质量也是一个不容忽视的问题。目前常用的评估方式是依靠社群和论坛进行评价。我们可以通过爬取学习网站上的课程评论，利用情感分析技术对用户评价进行挖掘，评估课程的质量，为学生提供更加实用的课程推荐。

在高中物理网课推荐系统的研究过程中，我们以个性化推荐算法为核心优化网课推荐服务。我们提出的物理学籍标签系统可以智能化地得到学生的兴趣点，这可以适配不同的学生需求。在推荐网络资源时，我们提出分布式召回模型来加速模型的运行速度。此外，通过情感分析挖掘评论中的情感极性和强度，可以有效评估课程的质量。本方法的实验结果表明，与传统方法相比，本方法对于不同特征值具有更大的推荐精度和覆盖度，能够为学生提供更好的高中物理网课推荐服务。 ，本文结束。