플랫폼은 사용자 개인화 정보를 바탕으로 선택되고 적합하며 만족스러운 학습 자원 및 서비스를 제공하기 위한 합리적인 자원 추천 메커니즘을 설계해야 합니다. 본 논문에서는 대화 기반 관점에서 사용자 학습 데이터의 장기적인 의존성을 포착하기 위해 자기 주의 메커니즘을 채택하고, 모델의 표현력을 강화하기 위해 위치 인코딩과 잔여 연결을 사용하는 AI 기반 개인화 영어 학습 추천 플랫폼을 구축하는 목표를 가지고 있습니다. 전체 시스템은 B/S 아키텍처를 채택하고 Mysql 및 mongodb 데이터베이스를 사용하여 프론트엔드와 백엔드가 분리된 데이터베이스를 구축합니다. 최종 실험 결과는 새로운 시스템이 클릭률, 재현율, 학습 효율성, 사용자 경험, 사용자 만족도 및 사용자 참여 측면에서 기존 시스템에 비해 유의미하게 개선되었음을 보여주며, AI 알고리즘을 결합하여 영어 학습 추천 시스템을 최적화하는 본 논문의 효과를 입증합니다.
Yang et al. (금요일) 이 질문을 연구했습니다.