《表2 知识项目映射：基于多重智能算法的个性化学习路径推荐模型》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
为了提高系统对学习用户访问路径的提取与程序编写，需要对原日志数据做进一步优化处理，首先对学习模块下的知识项目重新进行了定义，如表2所示。
| 图表编号 | XD00113722300 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.11.10 |
| 作者 | 申云凤 |
| 绘制单位 | 吉林警察学院信息工程系 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 最终推荐路径信息：基于实时道路信息的个性化绕行指引方法研究》2020.09.01
- 《表1 几种推荐算法模型：基于深度学习的协同过滤推荐算法》2020.08.01
- 《表3 参考文献模型：基于深度学习的协同过滤推荐算法》2020.08.01
- 《表8 分组成对样本检验：基于学习情况协同过滤算法的个性化学习推荐模型研究》2020.05.25
- 《表1 经典推荐模型归纳：基于学习情况协同过滤算法的个性化学习推荐模型研究》2020.05.25
- 《表7 分组样本统计：基于学习情况协同过滤算法的个性化学习推荐模型研究》2020.05.25
- 《表2 仿真实验环境：基于人性化特征的旅游地智能推荐系统》2020.06.01
- 《表2 基于模型的元特征：基于元学习的推荐算法选择优化框架实证》2020.06.16
- 《表1：模型学习过程：融入情境信息的矩阵分解个性化推荐模型》2020.03.01
- 《表2匿名化后的表：基于个性化k匿名隐私保护的资源推荐算法》2020.06.10
- 《表1 民航运输模型参数：基于人工鱼群算法的民航运输路径智能规划算法》2020.09.05
- 《表2 用户图书借阅目录：基于机器学习的高校图书馆个性化智能推荐服务方案》2020.03.10
- 《表5 8组学习用户的个性化学习路径推荐迷途导控率》2019.11.10
- 《表4 8组相似用户群学习路径与个性化推荐》2019.11.10
- 《表2 算法评价结果对照：基于联合神经网络的电影个性化推荐算法》2019.11.11
- 《表2 物品倒排表：基于物品的协同过滤算法对“宁波地铁go”用户个性化推荐系统研究》2019.06.10
- 《表1 研究数据集情况：基于大数据的人工智能跨境电商导购平台信息个性化推荐算法》2019.05.18
- 《表2 学习路径推荐算法比较表》2019.06.05
- 《表2 实验仿真结果：基于多维信息特征映射模型的在线学习路径优化方法》2019.06.01
- 《表1 实验参数表：基于关联数据的图书个性化智能推荐系统设计》2019.12.01