本发明公开了一种基于典型度和难度的题目推荐方法,方法包括:计算每个目标用户在每一类型题目上的做题情况,包括:题目的数量、难度以及目标用户在此类型题目上的通过率;根据目标用户特征向量,计算任意目标用户特征向量之间的相似性,并对每个目标用户,选择若干相似度最高的用户作为最近邻;依据最近邻用户的做题情况,预测目标用户对未做题目的评分;对目标用户,选择若干评分最高的目标题目作为目标用户的推荐结果。装置包括:计算模块、第一选择模块、评分模块和第二选择模块,本发明实现利用题目具有“难度”的特点来改进传统推荐方法,获得了较好的效果。本发明将来可以应用到学习网站中,帮助用户选择学习内容,制定个性化学习方案。
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