AFEL-REC：面向社交学习环境的学习资源推荐系统
信息检索
2018-08-15 v1
摘要
在本文中，我们展示了 AFEL-REC 的初步结果，这是一个面向社交学习环境的推荐系统。AFEL-REC 构建于可扩展的软件架构之上，以近乎实时的方式提供学习资源推荐。此外，AFEL-REC 能够处理社交学习环境中存在的任意类型数据，例如资源元数据、用户交互或社交标签。我们提供了在 AFEL-REC 中实现的三种推荐用例的初步评估，并发现以标签形式利用社交数据不仅有助于提高推荐准确率，还有助于提高覆盖率。本文对于有兴趣在社交学习环境中提供资源推荐的学者与实践者均具有价值。
引用
@article{arxiv.1808.04603,
title = {AFEL-REC: A Recommender System for Providing Learning Resource Recommendations in Social Learning Environments},
author = {Dominik Kowald and Emanuel Lacic and Dieter Theiler and Elisabeth Lex},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.04603},
year = {2018}
}