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Integrated circuit learning path planning and personalized recommendation system based on genetic algorithm optimization
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AI
DOI：10.1177/14727978251385142.png)
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摘要
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在数字时代，集成电路学习路径规划与个性化推荐对于提升学习成果至关重要。传统教育模式难以满足学习者的个性化需求。本研究基于遗传算法优化构建了集成电路学习路径规划与个性化推荐系统。学习路径规划被抽象为组合优化问题，并构建了包含时间、掌握度等约束的目标函数，同时引入了动态权重调整策略。遗传算法在种群初始化、交叉策略、变异机制等多个方面进行了改进，以实现系统各模块的协同工作。实验基于某在线学习平台5000名用户的真实数据。结果表明，改进遗传算法组的平均路径评分比传统遗传算法组高出约8分，掌握度提升比传统组高0.08，且用户反馈满意度更高。该系统显著提升了学习路径规划的效率与个性化水平，为集成电路教育与个性化推荐领域提供了新的解决方案。
Keyword:
integrated circuit
genetic algorithm
learning path planning
personalized recommendation
期刊
IF:
0.4
论文数:
184
被引数:
499
机构
暂无机构信息
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