Efeitos do Sistema de Recomendação Personalizada Baseado no Comportamento de Aprendizagem do Usuário na Tradução Inglês-Chinês

Os usuários podem receber serviços de informação personalizados e suporte à decisão a partir de recomendações personalizadas. Neste artigo, é proposta uma abordagem de recomendação personalizada baseada em um algoritmo híbrido para o aprendizado de inglês. O modelo do usuário é criado através da fusão de tags de interesse do usuário, e o algoritmo Person Rank é então recomendado com base nas informações do usuário. Em segundo lugar, o modelo de pergunta e resposta é criado uma vez que os dados de pergunta e resposta foram rotulados, e o algoritmo Problem Rank é sugerido de acordo com os dados de pergunta e resposta. Em seguida, a abordagem de recomendação baseada em tags, recomendação de usuários comparáveis e janela deslizante multidimensional são utilizadas para construir o modelo do algoritmo de recomendação. Os resultados experimentais demonstram que, após o treinamento do modelo com a técnica de descida do gradiente, a precisão da recomendação se mantém constante em torno de 0,78, a informação sugerida pode acomodar usuários que estão aprendendo inglês, e o efeito da recomendação personalizada é aprimorado.