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在線學習課程數量龐大，存在明顯的信息過載問題，個性化智能推薦是解決這一問題的有效方式。根據學習者所學習的課程往往具有時間序列性這一特點，提岀了基于LSTM網絡的在線課程推薦模型。從大量學習者所學習的課程序列中提取學習行為特點，進而預測學習者將要學習的課程。該算法是基于課程之間的時序性而提出的，因此按照課程之間關系的緊密程度將課程分類后推薦的準確率更高。由于在線課程不斷更新，人工維護課程分類的工作量較大，同時分類也不夠科學，利用GSP算法和譜聚類算法，挖掘岀課程間隱藏的時序聯系，提出了更合理的課程自動分類方法。實驗結果證明，與傳統的協同過濾算法以及基于RNN的課程推薦算法相比，該算法推薦準確度更高。
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