题目难度分析针对通用领域的特定偏序属性的分析在现在的研究之中可以通过图的拓扑排序来实现， 不过在本文所要涉及的领域之中，很难通过用户的提交数据来进行图的抽象。除图相关算法 之外，还有一通过聚类算法，通过人工标记一些题目的难度，然后通过将题目进行聚类来粗 略的标记难度来实现。然而这些算法无论是在准确度，效率，还是精度方面都有较大的缺陷。 而本文将使用一种评分算法（Elo Rating）的变型来实现一种无论是在效率还是精度上都有较大提高的题目难度分析算法。77212

2 用户能力评价

与题目难度的分析不同的是，用户的能力是动态。针对动态的用户能力评价，在不同的领 域都采用了很多不同的方案，比如简单的胜率，到各种复杂的积分机制。总体思路都是通过 用户的行为的结果来分析用户的能力水平。论文网

而在本文之中，将提出一种将静态的题目难度分析和动态的用户水平分析相结合的解决 方案。

3 题目推荐系统

经典的推荐系统在互联网高度发达的今天有了长远的发展，并且利用到了诸多的机器学 习算法来进行更加人性化，针对性的推荐。通过利用这些如今快速进步的神经网络相关的算 法来更加精确的理解用户的行为信息，并从这些信息从提取特征。

本文将综合的利用这些技术来实现一个表现良好的题目推荐系统。