基于協同過濾算法的課程資源推薦系統設計

摘要：基于協同過濾算法的課程資源推薦系統由三個核心模塊構成：數據采集及清洗模塊、算法實現模塊和推薦結果展示模塊。數據采集及清洗模塊從多個數據源中收集課程資源數據，并通過一系列清洗步驟確保數據的準確性和一致性，為后續的分析和推薦提供可靠的數據基礎。算法實現模塊是系統的核心，采用協同過濾算法對用戶行為數據進行分析，挖掘用戶興趣偏好，從而為用戶生成個性化的課程資源推薦列表。推薦結果展示模塊則以用戶友好的方式展示推薦結果，允許用戶瀏覽、篩選和查看課程詳情。通過三個模塊的協同工作，實現了對課程資源的個性化推薦，為用戶提供了便捷、高效的學習體驗。

關鍵詞：協同過濾；算法；課程；資源；推薦系統

中圖分類號：TP311文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）35-0070-04開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

0引言

隨著教育數字化的發展，網絡上的課程資源日益豐富，各級各類學校及教育機構都建立了課程資源中心，為學習者提供了廣泛的學習選擇。面對海量的課程資源，如何幫助學習者快速、準確地找到符合其個性化需求的課程，成為一個亟待解決的問題。

協同過濾[1]是一種在推薦系統中廣泛應用的算法，其基本原理是通過分析用戶的歷史行為、偏好以及與其他用戶或物品的相似度，來預測用戶可能感興趣的內容，并據此生成個性化的推薦。協同過濾算法具有簡單有效、易于實現和可擴展性強的特點[2]，因此在許多領域得到了廣泛應用。

在教育領域，協同過濾算法同樣具有巨大的應用潛力。通過收集學習者的學習行為數據，如課程瀏覽記錄、評分、評論等，可以構建學習者的個性化模型。利用協同過濾算法，可以根據學習者的個性化模型，從海量的課程資源中篩選出符合其興趣和學習需求的課程，并推薦給學習者。這種個性化的推薦方式不僅可以提高學習者的學習效率，還可以增強其學習體驗，進而促進學習者的持續學習和成長。

本文旨在設計一種基于協同過濾算法的課程資源推薦系統。該系統將利用學習者的歷史行為數據和課程資源信息，通過協同過濾算法為學習者提供個性化的課程推薦服務。通過該系統的設計和實現，期望能夠解決學習者在海量課程資源中快速找到合適課程的問題，提高學習者的學習效率和體驗，同時也有助于促進網絡教育資源的有效利用和共享。

1系統總體框架

1.1系統目標

系統的設計目標為實現智能、高效、個性化的推薦，旨在通過應用協同過濾算法，幫助學習者在海量課程資源中快速找到符合其個性化需求和興趣的課程。深入分析學習者的歷史行為數據、興趣偏好、學習進度等信息，利用協同過濾算法為每位學習者提供精準的課程推薦，確保推薦結果能夠準確反映學習者的個性化需求，幫助學習者發現與其興趣、學習目標和能力相匹配的課程。通過個性化推薦，減少學習者在搜索和篩選課程時的時間和精力消耗，學習者能夠更快地找到所需的課程資源；提高課程資源的曝光率和利用率，更多優質課程能夠被學習者發現和利用，為課程資源的生產者提供數據支持，幫助他們了解學習者需求，優化課程設計，提高課程質量。

1.2系統框架

基于協同過濾算法的課程資源推薦系統，其總體框架設計主要包括數據采集及清洗模塊、算法實現模塊和推薦結果展示模塊三個部分，如圖1所示。

數據采集及清洗模塊負責采集課程資源的相關數據，包括課程名稱、簡介、標簽、評分、用戶評論等，采集到的原始數據需要進行清洗，以去除重復、無效或噪聲數據，確保數據的準確性和可靠性。算法實現模塊作為系統的核心，采用協同過濾算法來處理清洗后的數據。基于用戶的協同過濾通過分析用戶的歷史行為和其他用戶的行為模式，找出相似的用戶群體，從而預測用戶對課程資源的喜好程度。而基于課程的協同過濾則是通過分析課程資源間的相似性，進而為用戶推薦相似度高的課程資源。該模塊還用于計算用戶或課程資源之間的相似度，確定推薦權重，生成推薦列表。推薦結果展示模塊將算法生成的推薦結果以用戶友好的方式呈現給用戶。展示形式可以包括列表、卡片等，同時結合課程的詳細信息、評分、用戶評論等，幫助用戶更全面地了解推薦結果。此外，模塊還提供用戶反饋機制，收集用戶對推薦結果的滿意度、點擊率等信息，為算法的持續優化提供數據支持。第2至第4章節將詳細闡述各模塊構建機制。

2數據采集及清洗模塊設計

2.1數據采集模塊設計

2.1.1數據收集目標

數據收集對象包括用戶數據及課程資源數據。用戶數據主要指捕獲用戶的個性化信息，包括用戶的基本屬性（如用戶ID、姓名、年齡、性別、學習背景等）以及用戶的行為數據（如登錄時間、瀏覽記錄、學習記錄、評分和評論等）。課程資源數據指的是收集課程資源的詳細信息，包括課程ID、課程名稱、課程描述、關鍵詞、難度等級、適用人群、類別、標簽、授課教師、學習時長等。

2.1.2數據收集方法

數據收集的對象分為用戶及課程。用戶數據收集可采用顯式收集及隱式收集兩種方式，顯式收集通過用戶注冊、問卷調查等方式直接獲取用戶的基本信息；隱式收集：通過用戶與系統的交互（如瀏覽、點擊、購買、評分等）行為來捕獲用戶的興趣偏好。

課程資源數據收集可采用課程上傳及用戶評價的方式，課程上傳允許課程提供者上傳課程的基本信息和詳細描述；用戶評價收集用戶對課程的評分和評論，作為課程質量的重要參考。

2.1.3數據存儲結構

用戶及課程資源中的結構化數據可以采用用戶數據庫和課程資源數據庫分別存儲。用戶數據庫存儲用戶的基本信息和行為數據，包括用戶表（用戶ID、姓名、年齡、性別等）、用戶行為表（用戶ID、行為類型、行為時間、行為對象等）；課程資源數據庫存儲課程資源的詳細信息，通常包括課程表（課程ID、課程名稱、課程描述、關鍵詞等）、課程屬性表（課程ID、難度等級、適用人群、類別等）、用戶評價表（課程ID、用戶ID、評分、評論等）。

應根據數據特點和業務需求設計合理的數據庫表結構和索引策略，制定數據備份策略，確保數據安全；同時設計數據恢復流程，以應對可能的數據丟失風險。

2.2數據清洗模塊設計

數據清洗模塊針對重復數據、異常數據等進行清洗轉換，為后續算法分析模塊模型提供數據支撐。

2.2.1數據去重及異常值處理

去除重復數據，確保同一課程或用戶信息只被記錄一次，數據庫中不存在重復的用戶或課程資源信息。對于缺失值，根據業務邏輯填充（如使用平均值、中位數、眾數等）或刪除缺失值過多的記錄。此外還應進行異常值檢測與處理，識別并處理評分異常、學習時長異常等。

2.2.2數據整理

對數據進行整理，標準化課程信息，確保課程標題、描述、標簽等信息的格式統一。對用戶行為進行數據整合，將用戶的學習歷史、評分記錄等整合成統一的格式，便于后續分析。

2.2.3數據轉換

構建用戶課程評分矩陣，將用戶對每個課程的評分整理成矩陣形式，便于協同過濾算法計算相似度。進行特征提取，從課程信息和用戶行為數據中提取有用特征，如課程難度、用戶學習偏好等。對特征進行編碼，將文本特征（如課程標簽、用戶描述等）轉換為數值特征，便于算法處理。

2.2.4數據質量監控及維護更新

定期檢查數據質量，通過統計指標（如數據完整性、準確性、一致性等）定期評估數據質量。對異常數據實時監控，設置異常數據閾值，當異常數據達到閾值時觸發警報，以便及時處理。

制定數據更新策略，確保新收集的數據能夠及時添加到系統中，定期清理過期數據、優化數據庫性能等。優化數據處理流程，通過并行處理、批處理等方式提高數據處理效率。使用緩存技術：減少數據庫查詢次數，提高系統響應速度。

2.2.5與其他模塊的交互

與算法模塊交互，為算法模塊提供高質量的輸入數據，并接收算法模塊的輸出結果。與前端模塊交互，根據前端需求提供數據支持，如課程列表、用戶推薦列表等。

3算法實現模塊設計

算法實現包含兩種協同過濾類型：基于用戶的協同過濾模塊和基于課程的協同過濾模塊[3]。以下是對算法實現模塊的詳細概述。

3.1數據準備

1）數據加載，從數據存儲模塊中加載清洗、整理、轉換后的用戶評分數據和其他相關數據。

2）數據表示，將數據表示為用戶物品評分矩陣或稀疏矩陣，因為大部分用戶只會對少量課程進行評價。

3.2基于用戶的協同過濾

基于用戶的協同過濾，通過計算用戶之間的相似度，找到與目標用戶興趣相似的其他用戶，然后根據這些相似用戶的偏好為目標用戶推薦課程。

3.2.1相似度計算

使用皮爾遜相關系數、余弦相似度或Jaccard相似度等方法計算用戶之間的相似度[4]，這里采用的是皮爾遜相關系數，如式（1）所示，sim（u，v）表示用戶u與用戶v間的相似程度，rui表示用戶u對課程資源i的評分，rvi表示用戶v對課程資源i的評分，-ru表示用戶u的平均評分，-rv表示用戶v的平均評分。

相似度計算完成后，構建用戶相似度矩陣，將所有用戶的相似度計算結果存儲起來，便于后續推薦。

3.2.2生成推薦

找到目標用戶的相似用戶，根據用戶相似度矩陣，找到與目標用戶最相似的K個用戶；計算推薦分數，根據相似用戶的評分，為目標用戶未評價的課程計算推薦分數；將計算得到的推薦分數按降序排列，并篩選出前N項課程作為推薦結果。

基于用戶的協同過濾推薦算法偽代碼流程：

第一步：輸入

-用戶-項目評分矩陣R（mxn），其中m是用戶數，n是項目數

-目標用戶ｕ

-推薦項目數

第二步：初始化

-用戶相似度矩陣Ｓ（ｍxｍ），初始值為０

-"目標用戶"u"的相似用戶列表SimilarU"sers，初始為空

-""目標用戶"u"的推薦項目列表Recommende?dItems，初始為空

第三步：計算用戶相似度

for每個用戶iin用戶集合：

for每個用戶jin用戶集合：

ifi！=j：

3.3基于物品的協同過濾

基于物品的協同過濾，通過分析用戶對不同課程的評分或偏好，計算課程之間的相似度，然后為目標用戶推薦與其已喜歡課程相似的其他課程。

3.3.1相似度計算

計算課程間的相似度，同樣可以使用皮爾遜相關系數、余弦相似度等方法計算課程之間的相似度，進而構建物品相似度矩陣：將所有課程的相似度計算結果存儲起來。

3.3.2生成推薦

找到目標用戶已評價物品：從用戶評分數據中找出目標用戶已評價的課程，根據用戶已評價課程的評分和課程的相似度，為目標用戶未評價的課程計算推薦分數，將計算得到的推薦分數按降序排列，并篩選出前N個課程作為推薦結果。

基于物品的協同過濾推薦算法偽代碼流程：

第一步：輸入

-用戶-物品評分矩陣R（mxn），其中m是用戶數，n是物品數

第四步（可選）：對物品相似度矩陣S進行處理，去除對角線上的值，或者只保留前K個最相似的物品

第五步：為目標用戶u生成推薦

3.4算法優化

推薦系統可能遇到冷啟動、數據稀疏等問題。針對新用戶或新課程，可以考慮引入內容推薦、混合推薦等方法來緩解冷啟動問題[5]。面對數據稀疏性問題，可以使用矩陣分解等方法來降低數據稀疏性的影響[6]。在推薦系統性能方面，針對大規模數據集，可以使用分布式計算框架[7]（如Spark）來提高算法的執行效率。

3.5評估與反饋

使用準確率、召回率、F1值、AUC等指標[8]來評估推薦算法的效果。在實際系統中進行A/B測試[9]，比較不同推薦算法或參數設置下的效果，同時收集用戶對推薦結果的反饋，用于進一步優化推薦算法。

3.6與其他模塊的交互

1）與數據處理模塊交互，接收清洗、整理、轉換后的數據，并返回推薦結果給前端展示。

2）與前端模塊交互，接收前端發送的推薦請求，并返回相應的推薦結果。

3）與存儲模塊交互，在需要時從存儲模塊中加載數據，或將結果存儲到存儲模塊中。

4推薦結果展示模塊

推薦結果展示模塊將算法模塊生成的推薦結果以可視化的方式展示給用戶。在基于協同過濾算法的課程資源推薦系統中，推薦結果展示模塊是用戶與系統直接交互的關鍵部分，該模塊以用戶友好的方式展示推薦結果，確保用戶能夠多維度瀏覽推薦的課程資源。

4.1用戶界面設計

用戶界面設計應直觀簡潔，設計簡潔明了的用戶界面，避免過多的復雜元素，以便用戶能夠快速定位到推薦結果[10]。此外還可以根據用戶的偏好和習慣，提供個性化的界面布局和顏色主題。

4.2推薦結果展示

將推薦結果以列表的形式展示給用戶，每個列表項代表一類推薦的課程資源，在列表項中展示課程資源的詳細信息，如課程名稱、封面圖片、簡短描述、評分等。推薦結果應提供多種排序方式，如按推薦分數、按最新發布、按用戶評價數量等，以便用戶按自己的需求查看推薦結果。

4.3交互設計

為用戶提供查看課程資源詳細信息的入口，如點擊列表項進入課程詳情頁，允許用戶根據特定的篩選條件（如課程類型、難度等）來過濾推薦結果。交互設計應提供反饋機制，在推薦結果旁邊提供用戶反饋按鈕，如喜歡、不喜歡、不感興趣等，通過收集和分析用戶在推薦結果展示模塊的行為數據，了解用戶偏好和使用習慣，以便進一步優化推薦算法和界面設計。

5結束語

協同過濾算法可應用于教育資源推薦體系構建。基于協同過濾算法的課程資源推薦系統通過數據采集及清洗模塊、算法實現模塊和推薦結果展示模塊的設計與實施，可以為用戶提供了個性化的課程資源推薦服務。數據采集及清洗模塊確保了數據的質量和準確性，為算法提供了可靠的數據基礎。算法實現模塊通過協同過濾算法，有效地挖掘了用戶與課程資源之間的潛在關聯，為用戶提供了高質量的推薦結果。推薦結果展示模塊以用戶友好的方式呈現了推薦結果，提升了用戶體驗。未來，該系統可以進一步優化和完善，諸如引入更多的數據源，如用戶行為數據、社交網絡數據等，以豐富用戶畫像，提高推薦的準確性；利用深度學習等技術對推薦算法進行改進，進一步提高推薦的個性化程度；此外，可以考慮加入用戶反饋機制，通過用戶的實時反饋來優化推薦結果，提高用戶滿意度。隨著技術的不斷發展，系統將向移動化、智能化等方向發展，為用戶提供更加便捷、高效的學習體驗。

【通聯編輯：王力】

基金項目：安徽省高校自然科學重點項目“基于機器學習及區塊鏈技術的個性化教育數字資源共享推薦體系研究”（項目號：2022AH052199）；安徽省職業與成人教育學會教育教學研究規劃課題“后疫情時代高職院校信息化建設探索與實踐”（項目號：AZCJ2022222）；蕪湖職業技術學院校級自然科學重點項目“基于區塊鏈的高校數據中臺安全共享與隱私保護關鍵技術研究”（項目號：WZYZRZD202301）；安徽省高等學校質量工程項目“全國職業院校數字校園建設試點校數據治理體系建設研究與實踐”（項目號：2023JYXM1299）