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融合人工智能的技工院校计算机资源推荐研究

代劲松，彭婧，袁艺双

【摘要】技工院校在计算机资源配置方面正面临效率低下与个性化需求难以满足的困境。为解决这一问题，本文提出构建融合协同过滤与深度学习的智能推荐系统。该系统采用多源数据融合技术建立学生技能画像，运用矩阵分解算法深入挖掘资源匹配模式，结合深度神经网络捕捉高阶交互特征以实现精准推荐，并引入图着色算法来解决设备调度中的冲突。仿真实验的结果显示：混合推荐模型的准确率达到７８％，资源覆盖率超过８０％，设备利用率从原本的５６.８％提升至７９.３％，验证了该技术路径的有效性。

【关键字】 技工院校；计算机资源推荐；协同过滤；深度学习；资源调度；技能画像

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