本发明公开了一种基于深度学习的适应性学习系统和方法：针对线学习平台数量的增多，学习资源形式也越来越多样化，设计开发基于深度学习的适应性学习系统和方法，通过设计基于互信息特征选择模型(MIFS)的深度神经网络输入优化策略，建立了学习者‑资源二部图关联模型下的输出直观化描述，其次利用深度神经网络训练获得资源推荐模型，实现个性化学习资源推荐。利用深度学习算法对数据适应性强、处理性能好等特点，将其用于学习者偏好、学习者的特征类型等方面的分析研究，对学习者偏好的预测准确度高，进而改善学习者在线学习的体验与效果。
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“基于深度学习的适应性学习系统和方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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