所属栏目：教育理论与教育管理
【日期】：2023-10-16 【关键词】：多任务学习;自编码器;课程推荐;数据稀疏性;行为分解;特征提取;在线学习 【摘要】：为解决在线学习当中，学习者行为的数量远少于在线课程的样本总数所产生的数据稀疏问题，提出一种基于多任务自编码器的课程推荐模型（multi-task autoencoder course recommendation model,MAEM）。通过分析学习者的学习行为，将总体任务分为两个子任务：任务一是学习者浏览课程章节列表行为，任务二是完成课程50%的学习行为，通过共享网络底部的隐...
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