【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据预测领域，特别是涉及一种基于协同过滤的监狱教育内容推荐及其模型训练方法。
技术介绍
1、协同过滤算法是推荐系统领域中一种常用的算法，其技术背景可以追溯到早期的信息检索和推荐系统研究。协同过滤算法是一种基于用户历史行为数据的推荐算法。
2、协同过滤算法的发展受益于大数据和机器学习技术的进步。随着互联网的普及和数据的爆炸式增长，推荐系统可以利用海量用户行为数据进行建模和预测，从而提高推荐的准确性和个性化程度。同时，机器学习算法的不断发展也为协同过滤算法的优化和改进提供了技术支持，如基于深度学习的协同过滤算法等。
3、总的来说，协同过滤算法作为推荐系统领域的重要算法之一，其技术背景源远流长，随着大数据和机器学习技术的不断发展，协同过滤算法在个性化推荐领域的应用前景广阔，为用户提供更加精准和个性化的推荐服务。
4、尽管目前已经有许多专家和学者对协同过滤算法进行了相关的研究，但很少有研究考虑将协同过滤算法应用于监狱教育内容的智能推荐中。因此，目前的监狱教育内容推荐方法还无法准确地为服刑人员推荐教育
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【技术保护点】
1.一种监狱教育内容推荐模型训练方法，其特征在于，针对不同类型的服刑人员，分别训练不同的监狱教育内容推荐模型，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的监狱教育内容推荐模型训练方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的监狱教育内容推荐模型训练方法，其特征在于，所述监狱教育数据包括监狱教育内容以及服刑人员的个人信息、互动信息、学习信息和满意度评分。
4.根据权利要求2所述的监狱教育内容推荐模型训练方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的监狱教育内容推荐模型训练方法，其特征在于，所述学习信...
【技术特征摘要】
1.一种监狱教育内容推荐模型训练方法，其特征在于，针对不同类型的服刑人员，分别训练不同的监狱教育内容推荐模型，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的监狱教育内容推荐模型训练方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的监狱教育内容推荐模型训练方法，其特征在于，所述监狱教育数据包括监狱教育内容以及服刑人员的个人信息、互动信息、学习信息和满意度评分。
4.根据权利要求2所述的监狱教育内容推荐模型训练方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的监狱教育内容推荐模型训练方法，其特征在于，所述学习信...
【专利技术属性】
技术研发人员：施政，金晓东，张富睿，
申请(专利权)人：杭州华亭科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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