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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 163 - 170 (8page)
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With the rapid development of massive open online course (MOOC) platforms, learners are overloaded by numerous online courses. Many online course recommendation methods have been developed to facilitate learners to find suitable courses on the platforms. However, existing methods mainly focus on mining textual data and are inflexible to incorporate other types of data, which also benefit course recommendation. To bridge this gap, we propose a multimodal deep learning approach that leverages multiple types of course data for online course recommendation. The proposed approach employs multiple embedding techniques to process textual, relational, and categorical course data and uses the processed data to profile courses and learners for course recommendation. Experimental results on a real-world dataset show that the proposed approach outperforms multiple baselines in terms of precision and mean average precision.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. The proposed approach
4. Experimental evaluation
5. Conclusion
References
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