کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
5028441 1470652 2017 6 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Application of Transfer Learning in Task Recommendation System
ترجمه فارسی عنوان
استفاده از یادگیری انتقال در سیستم توصیه کار
کلمات کلیدی
ترجمه چکیده
برای پاسخگویی به نیاز به یادگیری فردی، پلت فرم آموزش فعلی شبکه همه سیستم توصیه می شود، از جمله توصیه منابع یادگیری، توصیه کار و ورزش، و غیره. مشکلات مانند پایگاه داده قدیم یا نقطه ضعف هنوز در توصیه پلت فرم تدریس وجود دارد . به عنوان مثال یک سیستم توصیه شده از سیستم های رایانه ای را به عنوان مثال، به روز رسانی دانش کامپیوتر به سرعت. دانش قدیمی در دو تا سه سال از تاریخ گذشته است. یکی دیگر از موارد این است که وقتی وب سایت به کار گرفته شد، به عنوان ترافیک وب سایت بسیار کم است، پایگاه داده کار پایان یافته توسط دانش آموزان بسیار کم است. هر دوی این دو مورد می تواند پایگاه داده تدریجی سیستم کار را در پلت فرم آموزش شبکه ایجاد کند. به منظور حل این مشکل، این مقاله تلاش می کند تا یادگیری انتقال را به سیستم پیشنهاد آموزش تدریس اعمال کند و قابلیت انجام آن را از طریق آزمایش بررسی کند.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه سایر رشته های مهندسی مهندسی (عمومی)
چکیده انگلیسی
In order to meet the need of individualized learning, the current network teaching platform all bring in recommendation system, including the recommendation of learning resources, the recommendation of task and exercise, etc. Problems like outdated datum or sparse datum still exist in teaching platform recommendation. Take task recommendation system of computer courses as an example, the computer knowledge updates quickly. The old knowledge will be out of date in two to three years. Another case is that, when the website was put into use, as the website traffic is quite low, the datum of task finished by the students are quite little. Both of those two cases can cause sparse datum of task system in network teaching platform. In order to solve this problem, this article tries to apply transfer learning into network teaching recommendation system, and verify its feasibility through experiment.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Engineering - Volume 174, 2017, Pages 518-523
نویسندگان
, ,