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Um die Probleme des Kaltstarts und der Datensparsamkeit im Prozess des traditionellen Ressourcenabgleichs in der Bildung anzugehen, wurde ein Ressourcenabgleichmodell basierend auf maschinellem Lernen entworfen, um das beste Ergebnis für den Ressourcenabgleich in einem besseren intelligenten Bildungssystem zu erzielen. Zuerst wird die Ähnlichkeitshierarchie
Chun-Zhi et al. (Fri,) haben diese Frage untersucht.