基于眼动技术和深度学习的个性化课程推荐方法及系统

摘要

本公开提供了一种基于眼动技术和深度学习的个性化课程推荐方法及系统，涉及个性化推荐技术领域，具体方案为：根据用户点击浏览历史行为数据得到用户行为的输入向量；根据用户行为输入向量，构建DeepAFM模型，生成用户嵌入向量；学习带有权重的低阶和高阶特征组合，分别在AFM部分和Deep部分中学习用户隐含向量，进行拼接得到高低阶组合的用户行为隐含向量；根据用户行为隐含向量预测用户对课程的点击率；将预测得到的点击率高的课程推荐给用户，得到每个用户的个性化课程推荐列表；本公开解决了个性化推荐效果差的问题，结合了AFM线性模型的记忆能力和DNN模型的泛化能力，从而极大的提高了模型整体预测能力。