基于课程知识图谱的个性化资源推荐系统的应用研究
一、选题背景及意义
通过深入挖掘学习者的学习行为、兴趣偏好、知识水平等多维度信息，构建学习者画像，并结合课程知识图谱实现精准匹配和智能推荐，可以为学习者提供更加个性化、高效的学习路径和资源组合。
二、国内外研究现状
2.1 国内研究现状
国内的研究者们在知识图谱的构建、优化以及基于知识图谱的推荐算法方面进行了深入的探索。他们利用知识图谱表示课程之间的关联关系、知识点之间的逻辑关系以及学习者与课程资源之间的交互关系，进而实现个性化的资源推荐。此外，国内的一些高校和研究机构还开发了基于知识图谱的在线教育平台，为用户提供智能化的学习路径和资源推荐服务。
2.2 国外研究现状
在推荐系统领域，国外的研究者们利用知识图谱表示实体之间的关系，将用户、物品及其属性信息映射到知识图谱中，以理解用户与物品之间的潜在关系。他们提出了多种基于知识图谱的推荐算法，如基于嵌入的方法、基于路径的方法和联合的方法等。这些方法能够充分利用知识图谱中的信息，提高推荐的准确性和可解释性。
三、研究主要内容
首先，用户模块：针对个体用户，首次登录时需完成注册流程，确保用户身份的唯一性。注册成功后，用户可在一定时间内完善和修改个人信息，以便系统更精准地理解其需求。这一模块为用户提供了个性化的空间，便于他们管理自己的学习旅程。
其次，用户行为采集模块：此模块允许用户对已浏览的学习资源进行评分、评价以及收藏或取消收藏等操作。这些行为数据将被系统收集并分析，用于构建用户画像，进而优化个性化推荐算法。通过这一模块，用户不仅能够积极参与资源管理，还能为其他用户提供有价值的参考信息。
再者，个性化推荐模块：在用户登录并进入主页后，系统将根据用户的兴趣、历史行为及学习需求，智能推送个性化的学习资源。这一模块的核心在于利用课程知识图谱实现精准匹配，确保每位用户都能获得最适合自己的学习资料，从而提升学习效率和体验。
最后，后台管理模块：该模块赋予平台管理员全面管理用户信息和学习资源的权限。管理员可以监控用户行为、审核资源内容、调整推荐策略等，确保平台的稳定运行和资源的优质供给。这一模块是系统维护和管理的重要保障。
四、系统功能设计
个性化课程资源推荐系统的总体框架主要由以下四个主要功能模块构成：用户模块、用户行为采集模块、个性化推荐模块、后台管理模块，如图4.1所示。下面对四个模块设计进行详细介绍：
图4-1 系统组织结构图
五、数据库设计
基于课程知识图谱的个性化资源推荐系统的需求分析对于系统进行数据库设计。在设计数据库时，一般用E-R模型来对概念模型进行展现。数据库的概念设计就是先定义所有的实体，实体的特征及其相互之间的关联关系等，最后再形成概念模型。个性化课程资源推荐系统的E-R图如图4.2所示。
图4-7 E-R图
5 系统实现
5.1 系统开发环境
系统整体采取B/S结构，在前台的网页设计运用HTML技术。并利用Python为系统的主流研发编程语言，相应的开发工具运用了PyCharm。在后端则运用了Django架构。数据库系统应用MySQL，而数据库系统可视化则应用Navicat。最后测试结果已通过Microsoft Edge浏览器成功运行。
5.2 用户模块实现
(1)注册
图5-2 用户注册界面图
(2)登录
图5-4 用户登录界面图
(3)查看/修改个人信息
图5-6 个人信息界面图
(4)修改密码
5.3 用户行为采集模块实现
(1)数据预处理
图5-9 学习资源收藏界面图
图5-11 学习资源评价界面图
5.5学习资源推荐管理
管理员在后台管理界面，可使用populate_tag()方法，调用user_id参数，对用户所属的爱好标签进行详细查看。也可以对用户对应的爱好标签进行增删改的管理操作，从而影响不同用户学习资源推荐内容。学习资源推荐管理界面如图5.17所示。
图5-17 后台学习资源管理界面图
六、总结
本文深入探讨了基于课程知识图谱的个性化资源推荐系统的构建与应用。通过综合运用Python、Django、MySQL等开发语言与框架，我们成功实现了系统的基本架构和功能。课程知识图谱作为系统的核心组件，通过结构化表示课程知识体系中的实体和关系，为系统提供了丰富的语义信息和知识推理能力。个性化推荐系统则通过分析用户的历史行为和偏好，结合课程知识图谱中的信息，为用户提供个性化的学习资源推荐和学习路径规划。
在系统的开发过程中，我们遇到了许多挑战，如数据稀疏性、冷启动问题以及推荐结果的解释性等。为了克服这些挑战，我们采用了多种技术和方法，如基于协同过滤和基于内容的混合推荐算法、知识图谱的嵌入表示和路径推理等。这些技术和方法的应用不仅提高了推荐的准确性和可解释性，还增强了系统的智能化和个性化程度。
参考文献
[1] 张振雄.基于语义网的中职个性化资源推荐系统的设计与实现[D].华中师范大学,2021.
[2] 郑子鹏.一种学习视频混合推荐系统的设计与实现[D].中北大学,2021.
[3] 王雪文.基于大数据的个性化课程资源资源推荐系统研究与实现[D].西安石油大学,2021.
[4] 宋雪峰.基于深度学习的个性化音乐推荐系统设计与实现[D].黑龙江大学,2021.
[5] 杨宏胜.基于大数据的用户个性化推荐系统设计与实现[D].南京邮电大学,2020.
[6] 廖书泷.中小学古诗词个性化课程资源系统的设计与实现[D].湖南科技大学,2020.
[7] 王文豪.彭倩,陈力凯等基于个性化推荐的高校学习系统的设计与实现[J].电脑知识与技术,2020,16(04):46-47.
[8] 邢少圣.学生个性化课程资源资源推送系统的设计与实现[D].广东工业大学,2019.
[9] 翟昕宇.基于Web服务的个性化仪器推荐系统设计与实现[D].南京理工大学,2019.
[10]马涵茹. 面向中小学生的个性化图书推荐系统设计与实现[D].曲阜师范大学,2021.
[11]汤伟.基于Web挖掘的个性化视频推荐系统设计与实现[J].电子设计工程,2018,26(18):102-106+112.
[12]王秀平,刘家勇,李治柱.个性化课程资源推荐系统的设计与实现[J].微型电脑应用,2005(11):32-34+5.
[13]T B Lalitha,P S Sreeja.Personalised Self-Directed Learning Recommendation System[J]. Procedia Computer Science,2020,171(C).
[14] Mobile Communications. Investigators from Mae Fah Luang University Target Mobile Communications (Reinforcement Learning Based On Contextual Bandits for Personalized Online Learning Recommendation Systems)[J]. Telecommunications Weekly,2020.
[15]Tong Haifeng,Zhang Chengnian,Hu Jianfeng. Design and Research of Mobile Learning Recommendation System Based on Deep Learning Perspective[J]. Journal of Physics: Conference Series,2021,1915(2):.
