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摘要： - 课程建议算法利用有关用户偏好，过去行为以及可能的其他因素（例如人口统计学或兴趣）的数据来建议相关课程。它采用了诸如协作过滤，基于内容的过滤或混合方法等技术来分析用户或课程之间的相似性并提出个性化建议。通过根据用户的反馈和互动不断提出建议，该算法旨在通过介绍与他们的兴趣和目标保持一致的课程来增强用户的学习经验。本文探讨了课程设计原理与建议系统的集成，以增强远程教育平台中的个性化学习经验。课程设计是通过将协作过滤与边缘计算模型的集成来进行的，以估计远程教育中的功能。协作过滤是通过估计功能的估计来应用于教育平台，并且为处理实施了边缘计算。随着在线学习的日益普及，越来越需要量身定制教育内容，以满足个人学习者的各种需求，偏好和技能水平。课程设计在塑造教育材料的结构和交付中起着至关重要的作用，而建议系统则利用用户数据提供个性化课程建议。通过整合这两个组件，远程教育平台可以创建量身定制的学习途径，以优化用户参与，保留和学习成果。通过向个人用户展示课程建议，进一步丰富了分析，并强调了建议系统如何利用课程设计方面来提供个性化的学习经验。
1 WENQIU WU数字计算的课程建议算法
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