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1、摘要进入大数据的时代，信息的产生、加工、传播变得越来越容易，计算机已经深入到人们现代生活的方方面面，在教育领域，智能教学系统作为一种辅助教学的手段逐渐成为E-Learning领域众多学者的研究重点，但多数智能教学系统缺乏有效的学习资源推荐机制，使得用户无法准确地寻找到满足自身学习需求的学习资源，最终导致用户学习兴趣下降，系统教辅作用无法得到充分地发挥。个性化推荐是缓建信息过载的方法之一，为了解决在海量题库中为学生提供个性化资源推荐的问题，对于传统的基于用户的协同过滤和基于内容的协同过滤，存在很多弊端，难以满足用户的需求。
2、对于基于用户的协同过滤推荐的原则，如果一个用户没有相同喜好的朋友，那该算法的推荐效果总是不令人满意；对于基于内容的协同过滤推荐的原则，就是假设指用户会喜欢和他以前喜欢的东西是比较相似的，如果不是相似的，用该算法做出准确的推荐的可能性非常低。针对以上现象，为了能够更好的达到个性化推荐系统的效果，在相关理论的指导下，本文提出了基于记忆的过滤和基于规则的过滤两种推荐算法，最终实现习题系统对于学生用户的个性化推荐，以避免传统推荐系统因忽略资源本身蕴涵信息而产生的无关推荐，为智能教学系统中的应用提供一种新的发展思路。关键词：个性化
3、推荐，基于用户的协同过滤，基于内容的协同过滤，基于规则的过滤AbstractEnteredthetimeofBigData,thegeneration,processing,disseminationofinformationgettingeasier.Computerhaspenetratedintoeveryaspectofmodernlife,Inthefieldofeducation,intelligenttutoringsystemasameansofsecondaryeducationisbecomingth
4、efocusofmanyscholarsstudyE-Learninginthefield,butmostintelligenttutoringsystem,thelackofeffectivemechanismsrecommendedlearningresources,makingtheuserscannotexactlylookingtomeettheirlearningneedsoflearningresources,resultingindecreasedinterestuserstolearnthesystem
5、andsupplementaryrolecannotbefullyrealized.Personalizedrecommendationispostponedoneofthemethodsofinformationoverload,inordertosolvethemassiveexamtoprovidepersonalizedresourcesrecommendedquestionsforthestudents,thetraditionalcollaborativefilteringanduser-basedconte
6、nt-basedfiltering,therearemanydrawbacks,itisdifficulttomeettheneedsofusers.Fortheprincipleofuser-basedcollaborativefilteringrecommendation,ifauserdoesnothavethesametasteinfriends,itisrecommendedthatthealgorithmisundesirableofman;forcontent-basedcollaborativefilte
7、ringrecommendationprinciple,meansuserswilllikehisformerfavoritethingsrelativelysimilar,iftheself-similarityissmall,thepossibilityofusingthismethodtomakeaccuraterecommendationisverylow.Fortheabovephenomenon,inordertobetterachievetheeffectofpersonalizedrecommendati
8、onsystem,undertheguidanceofthetheory,weproposeamemory-basedfilteringandrule-basedfilteringrecommendationalgorithm,andultimatelythesystemforstudentexercisestheu
