19、电子学习资源推荐与髌骨骨折分析的技术探索

电子学习资源推荐与髌骨骨折分析的技术探索

在当今数字化时代，电子学习资源推荐和医疗影像分析领域都有着重要的研究价值。电子学习资源推荐能够帮助学习者更高效地获取适合自己的学习资料，而医疗影像分析则有助于医生更准确地诊断病情。下面将详细介绍电子学习资源推荐方案以及髌骨骨折分析算法的相关内容。

电子学习资源推荐方案

为了实现有效的电子学习资源推荐，研究人员提出了一种结合经验和信任的协同过滤框架方案（CF - EXP - TR）。该方案通过两级过滤，确保只有经验丰富且值得信赖的学习者参与为活跃学习者提供推荐。

1. 数据处理

   • 研究人员将学习者随机分成三组，分别为100人（EL100）、200人（EL200）和300人（EL300）的子集，以展示该方案在不同参与学习者数量下的有效性。
   • 每个子数据集又被随机分为60%的训练数据和40%的测试数据，并且每个数据集的实验运行20次，以消除数据中的任何偏差影响。

2. 性能测量

   • 平均绝对误差（MAE） ：用于计算预测的准确性，测量预测项目评分与实际项目评分的平均绝对偏差。
   • 覆盖率 ：衡量推荐系统（RSs）能够生成预测的项目数量占所有未见过项目总数的比例。

3. 实验结果