基于支持向量机的学习资源推送方案

摘要

文章将支持向量机用于学习资源的个性化推送。通过引入知识点的概念与形式化描述,建立起测试试题与学习资源的联系,并形成特征向量。采用线性核函数、多项式核函数和径向基核函数分别构建不同的支持向量机,进行了实验与数据分析。结果表明,支持向量机技术能较好的支持学习资源的个性化推送,具有响应速度快,正确率高,训练样本小等优点。