基于知識圖譜的個性化學習推薦系統設計與應用

摘要：為提升學習者的學習效率與個性化學習體驗，本文設計并實現了基于知識圖譜的個性化學習推薦系統。采用知識圖譜構建與用戶畫像技術，通過分析學習者的學習行為、興趣偏好，實現智能化學習資源推薦。本文內容主要涵蓋系統架構設計、功能模塊開發、關鍵技術選型，并進行了系統測試。結果表明，該系統能準確構建學習者的知識圖譜，推薦個性化學習路徑，在實際應用中表現出較高的推薦精準度與系統響應速度，可為個性化教育發展提供技術支持。

關鍵詞：知識圖譜；用戶管理；個性化推薦

引言

隨著教育信息化、智能化發展，個性化學習成為提高學習效率、學習體驗的關鍵途徑。傳統教學模式難以針對學生的個體差異、學習需求進行個性化調整，造成學生學習效果參差不齊，學習興趣難以持續。知識圖譜作為能表示知識點關系的工具，為實現個性化學習提供了新的技術手段。通過構建知識圖譜，可將不同學科的知識點以關聯方式組織起來，使學習者能直觀理解各知識點之間的聯系，基于當前知識狀態，動態推薦適合的學習資源[1]。目前，已有部分關于個性化學習推薦系統基于知識圖譜展開的研究，但在準確性、實時性、可擴展性上仍存在不足，且在大規模應用場景中，難以有效處理復雜的學習行為數據，無法充分實現學習資源的精準推薦。基于上述問題，本研究設計并實現了基于知識圖譜的個性化學習推薦系統，旨在充分利用知識圖譜的優勢，通過構建動態的學習者知識模型與高效的推薦算法，可為學生提供個性化學習路徑與資源推薦。研究成果不僅為個性化教育提供了技術支持，也為知識圖譜在教育領域應用拓展創造了新可能。

1. 基于知識圖譜的個性化學習推薦系統設計需求分析

1.1 系統架構設計

基于知識圖譜的個性化學習推薦系統采用B/S（Browser/Server）架構設計，以簡化用戶端部署，提高系統擴展性。系統總體架構設計主要由用戶層、應用層、數據層三個核心部分組成，如表1所示。（1）用戶層是系統前端部分，用戶通過瀏覽器訪問系統Web界面，無須安裝額外軟件。該層實現了用戶注冊、登錄、學習資源訪問、個性化推薦等交互功能，通過HTTP/HTTPS通信協議與服務器進行數據交互。（2）應用層是系統的核心部分，部署在服務器端，包括系統軟件功能模塊，如用戶管理模塊、知識圖譜構建模塊、推薦算法模塊、學習資源管理模塊、學習資源管理模塊，以及API接口等。（3）數據層主要包括關系型數據庫（MySQL）和圖形數據庫（Neo4j），負責系統數據的存儲與管理，包括用戶數據、知識圖譜數據、學習資源數據等。

1.2 系統軟件功能模塊設計

本系統軟件功能主要由用戶管理模塊、學習資源管理模塊、知識圖譜構建與維護模塊、個性化推薦模塊四個核心模塊構成，如圖1所示。各模塊相互獨立，通過API接口實現數據交互與協作，以此來確保系統整體功能高效運行。

1.2.1 用戶管理模塊

用戶管理模塊主要負責管理用戶注冊、登錄、信息存儲、用戶畫像的構建與更新。在用戶注冊與登錄過程中，模塊使用加密算法MD5對用戶密碼進行加密存儲，以此來確保用戶信息安全性，通過身份驗證協議OAuth 2.0實現安全的用戶身份驗證機制[2]。在用戶信息存儲方面，用戶管理模塊利用關系型數據庫MySQL存儲用戶的基本信息、學習行為數據、歷史學習記錄。為優化數據訪問效率，模塊通過索引、緩存技術提升數據庫的查詢速度，確保在大規模用戶訪問時的響應性能[3]。在用戶畫像構建方面，該模塊采用數據挖掘與分析算法，從用戶學習行為數據（如學習時長、瀏覽記錄、學習偏好等）中提取特征，建立用戶畫像模型[4]。

1.2.2 學習資源管理模塊

學習資源管理模塊負責對系統的學習資源進行分類、存儲、標注、檢索，以確保資源能根據用戶需求進行精準推薦、展示。該模塊采用層次分類算法對學習資源進行自動化分類，將資源按學科、難度、知識點關聯等維度進行分層管理。分類后的資源通過標簽系統進行標注，每個資源都被賦予多個相關標簽（tag），如主題、難度等級、適用年級等，以便后續檢索、推薦使用[5]。在學習資源相關度計算中，該模塊采用TF-IDF（詞頻－逆文檔頻率）算法來衡量資源與搜索關鍵詞的匹配程度，可表示為

（1）

式中，Rij表示資源i與j標簽之間的相關度；TFij為資源i中j標簽出現的頻率；

IDFj為標簽j的逆文檔頻率；TFik表示在學習資源i中，標簽k出現的詞頻；IDFk表示標簽k的逆文檔頻率；表示所有標簽在資源i中的詞頻－逆文檔頻率（TF-IDF）平方和，用于對相關度值進行歸一化處理，使其值介于0到1之間。

該公式通過計算標簽的詞頻與逆文檔頻率來評估資源與標簽的匹配度，從而實現對用戶輸入的關鍵詞的快速匹配和資源的精準檢索[6]。

1.2.3 知識圖譜構建與維護模塊

知識圖譜構建與維護模塊的設計核心是從多源數據中抽取知識點關系，動態更新、維護知識圖譜的完整性。該模塊采用命名實體識別（NER）技術從文本數據中識別出知識點（如概念、術語、人物、地點等），使用依存句法分析與關系抽取模型（如基于BERT的深度學習模型）來識別實體之間關系[7]。識別出的知識點、關系被結構化存儲在圖數據庫Neo4j中，以實現高效的查詢管理。為計算知識點之間關聯度，該模塊采用協同頻率（Co-occurrence Frequency）算法，可表示為

（2）

式中，Sxy表示知識點x和y知識點之間的相似度（關聯度），用于衡量兩者在知識圖譜中的關聯強度；Cxy表示知識點x和y在同一文檔或上下文中共同出現的次數，即共現頻率；Cx和Cy分別表示知識點x和y的獨立出現次數。

該算法通過計算知識點在文檔中的共現頻率，判斷知識點之間的相關性，進而在圖數據庫中建立節點之間的關聯關系[8]。

1.2.4 個性化推薦模塊

個性化推薦模塊的核心是利用用戶畫像、知識圖譜數據，通過協同過濾算法為每個用戶提供精準的學習資源推薦。協同過濾算法可分為基于用戶的協同過濾、基于物品的協同過濾兩種方法。模塊采用基于用戶的協同過濾方法，通過計算用戶之間的相似度來預測用戶對未接觸資源的可能評分[9]。該模塊會從用戶管理模塊中獲取用戶畫像數據，包括用戶學習行為、偏好和歷史學習記錄等，將這些數據與知識圖譜中關聯的知識點進行整合，以構建用戶－資源的評分矩陣[10]。模塊通過計算用戶之間的相似度來尋找相似用戶，根據相似用戶對目標資源的評分來預測目標用戶評分。可表示為

（3）

式中，Pui表示用戶u對資源i的預測評分，是系統用于評估用戶對該資源的興趣程度的數值。表示用戶u的平均評分，用于標準化用戶評分行為，以消除用戶間評分尺度差異影響。Rvi是用戶v對資源i的實際評分；是用戶v的平均評分，用于調整評分偏差；sim（u，v）表示用戶u與v用戶的相似度，通過余弦相似度或皮爾遜相關系數計算，以衡量用戶之間的相似程度。

該公式通過將相似用戶的評分加權平均，預測目標用戶對某一資源的興趣程度。

2. 系統測試與性能評估

2.1 測試方法與測試環境

系統測試采用黑盒測試和白盒測試相結合的方法，以確保系統功能、性能的全面驗證。測試環境配置為Ubuntu 20.04 LTS服務器，硬件采用戴爾PowerEdge R740xd服務器，配備2個Intel Xeon Gold 6248R處理器、256GB內存、4TB NVMe SSD存儲。前端環境在谷歌Chrome瀏覽器（版本91.0）上進行測試，后端服務通過Spring Boot框架搭建，部署在Tomcat 9.0應用服務器上。測試工具使用JMeter進行壓力測試，Postman用于API測試，Selenium用于自動化功能測試，Grafana配合Prometheus進行系統性能的監控。測試指標主要包括系統響應時間、并發處理能力、內存、CPU使用率、數據庫查詢性能等。壓力測試在100、500、1000、5000并發用戶場景下進行。

2.2 測試結果分析

測試結果如表2所示，系統在功能性、穩定性、性能上均達到了預期目標。在系統響應時間測試中，在100并發用戶時，系統平均響應時間為0.48秒；在500并發用戶時為0.75秒；在1000并發用戶時為0.98秒；在5000并發用戶時為2.45秒。與目標值對比，系統在1000并發以下環境時，響應時間保持在1秒以內，性能優良。在壓力測試過程中，CPU使用率最高達到78%，內存使用率峰值為65%，均處于可接受范圍內，數據表明系統在高負載情況下能穩定運行。在數據庫性能測試上，MySQL查詢在1000用戶并發時的平均查詢時間為150ms，Neo4j圖數據庫在查詢用戶知識點關系時的平均查詢時間為200ms，均符合系統性能要求。測試結果充分證明了本系統的高效性、穩定性、準確性。

結語

本文設計并實現了基于知識圖譜的個性化學習推薦系統，從系統架構、模塊設計、開發環境、實現過程、系統測試等方面進行了探討。系統采用B/S架構，利用協同過濾、TF-IDF、共現頻率等算法，結合用戶畫像、知識圖譜，實現了個性化學習路徑與資源推薦。系統在真實環境下進行了全面的功能測試，結果表明，在高并發條件下，系統保持著快速響應和穩定性，各項性能指標均符合預期目標。研究表明，本系統在提升個性化學習體驗、學習效率方面展現出良好性能，為個性化教育系統開發與應用提供了技術支持。

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作者簡介：杭莉，本科，高級實驗師，hangli820315@163.com，研究方向：計算機軟件。

課題項目：江蘇高校哲學社會科學研究項目——基于OBE導向的高職院校計算機類課程教學模式的改革探索（編號：2024SJYB0627）。