《表3 数据样本描述：深度学习视角下的个性化学习资源推荐方法》

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《深度学习视角下的个性化学习资源推荐方法》

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为了使实验结果更加精确，研究采用十折交叉验证。由于学习者在实际进行资源学习时具有时间上的连续性，因此研究对使用时间前段的数据进行十字交叉训练，再将训练完毕的模型应用于时间后段的数据进行验证，以便更加客观地说明推荐的学习资源的使用情况，并通过不同数量的学习者与学习资源构成了四个大小递增的样本（如表3所示），进一步进行验证。