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一个基于Web的推荐系统为个人使用混合协同过滤方法的学习环境
网络已经影响了一代的大增长巨大的电子学习资源。这项工作主要是设计一个个人的推荐系统,解决稀疏和本身的问题,这将提供一个更多样化的推荐列表为每个学习者。改进的基于社区的协同过滤和混合遗传算法与粒子群优化(PSO)方法实现。这些技术被用于改善多样性和收敛性向的首选解决方案考虑用户的偏好。实验的结果表明,该方法优于现有算法精度的措施,可以减轻本身和稀疏问题和生成一个更多样化的推荐名单
Dr.K。Anandakumar, K。Rathipriya, Dr.A.Bharathi