技術特征：

技術總結
本發(fā)明屬于數據挖掘、自然語言處理和推薦系統(tǒng)領域，為提出一種短期學習和長期學習兩種不同學習模式下的時間遷移影響模型，能夠充分考慮時間遷移影響的知識推薦算法，形成可根據不同在線學習平臺進行調整的知識推薦方法。本發(fā)明采用的技術方案是，基于時間遷移的知識推薦方法，具體步驟如下：步驟一：提取原始數據的有效特征；步驟二：計算學習用戶?知識項目評分矩陣；步驟三：針對學習用戶和知識項目的特征；步驟四：結合協(xié)同過濾框架、時間影響因子擬合模型；步驟五：衡量準確度。本發(fā)明主要應用于數據挖掘、自然語言處理和推薦場合。

技術研發(fā)人員：于瑞國;潘夢蕊;王建榮;于健;趙滿坤;毛洪玥
受保護的技術使用者：天津大學
技術研發(fā)日：2017.04.26
技術公布日：2017.08.04