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然后使用用户分析来确定个人偏好和学习行为。该技术使用K-Nearest邻居（KNN）根据他们与课程的互动方式来识别可比用户。非负矩阵分解（NMF）用于从用户互动中提取潜在组件，从而根据用户的偏好和学习历史记录提出个性化建议。课程推荐系统已集成到一个名为Spartlit的用户友好的Web界面中，该界面允许用户输入首选项，浏览推荐课程并提供注释。用户研究和比较分析表明，该系统有效地提供相关和多样化的课程建议，从而改善了不同主题和能力水平的学习经验。
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