基于课程知识图谱的个性化资源推荐系统的应用研究（答辩稿）

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