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最新推荐文章于 2025-12-15 22:17:04 发布

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#课程设计 #大数据 #毕业设计 #python #数据可视化 #hadoop #推荐算法

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介绍资料

近年来，数据科学和智能技术迅猛发展，成为科技进步的重要推动力量。在教育领域，智能技术的应用显著加快了在线学习的步伐。然而，由于网络资源的爆炸式增长和多样化，用户在获取信息时面临效率和精准度的挑战，信息过载现象日益突出。如何有效管理和处理大量信息，已成为各大平台面临的关键问题。本文评估了当前的推荐系统和平台功能，并提出了一种结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）和深度Q网络（DQN）的课程推荐算法，设计并实现了一个新的课程推荐系统。

在具体方法上，本文首先利用双向长短期记忆网络（BiLSTM）对用户评论和评分进行处理，提取评论中的关键信息。同时，BiLSTM还用于生成用户特征向量，充分捕捉用户的兴趣和偏好。接着，将BiLSTM提取的特征整合作为深度Q网络（DQN）的输入，通过DQN对推荐决策进行优化。通过强化学习，使系统在不断的用户交互中提升推荐效果。

采用Django框架进行项目开发，并实施了前后端分离的设计模式，成功实现了包括课程学习、课程推荐等在内的多个功能模块。

系统全面测试结果表明，该系统在实际应用中表现出良好的稳定性和可靠性，达到了预期目标。总之，本文通过优化现有推荐算法，有效解决了数据稀疏和评分预测不准确的问题，显著提升了推荐效果。同时，我们运用深度强化推荐算法，构建了一个以深度强化学习为核心驱动的课程推荐系统。经过一系列严谨的测试，该系统在稳定性和实用性方面得到了充分的验证。

关键词：推荐系统，深度强化学习，双向长短期记忆网络，深度Q神经网络

ABSTRACT

In recent years, the rapid development of data science and intelligent technologies has become a significant driving force for technological advancement. In the field of education, the application of intelligent technologies has significantly accelerated the pace of online learning. However, due to the explosive growth and diversification of online resources, users face challenges in efficiency and accuracy when acquiring information, with the phenomenon of information overload becoming increasingly prominent. Effectively managing and processing large amounts of information has become a key issue for major platforms. This paper evaluates current recommendation systems and platform functionalities and proposes a new course recommendation algorithm combining Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) networks and Deep Q-Networks (DQN). A new course recommendation system was designed and implemented.

In terms of specific methods, this paper first utilizes BiLSTM to process user reviews and ratings, extracting key information from the reviews. Additionally, BiLSTM is used to generate user feature vectors, capturing users' interests and preferences comprehensively. The features extracted by BiLSTM are then integrated as inputs for the DQN, optimizing the recommendation decisions through DQN. By leveraging reinforcement learning, the system improves its recommendation effectiveness through continuous user interactions.

The project was developed using the Django framework and implemented a front-end and back-end separation design pattern, successfully realizing multiple functional modules, including course learning and course recommendation.

Comprehensive system test results indicate that the system performs well in practical applications, demonstrating good stability and reliability, and achieving the expected goals. In summary, this paper effectively addresses the issues of data sparsity and inaccurate rating predictions by optimizing existing recommendation algorithms, significantly enhancing recommendation effectiveness. Additionally, we employed deep reinforcement learning algorithms to construct a course recommendation system driven by deep reinforcement learning. Through a series of rigorous tests, the system's stability and practicality have been fully validated.

KEY WORDS:recommendation system, deep reinforcement learning, bidirectional long short-term memory network, deep Q-network

目录

2.2.1 双向长短期记忆网络（BiLSTM）

第一章绪论

1.1 研究工作的背景与意义

推荐系统是信息时代中用来解决信息过载问题的一种比较有效的途径，其通过提供个性化、便捷的服务，已经成为许多领域的重要技术。与传统搜索引擎不同，推荐系统不仅仅依赖于大量数据的特征和关键词匹配来生成搜索结果，更注重根据用户的定向需求，为其提供符合用户个性的信息支持。推荐系统的核心功能不仅在于满足用户的当前需求，更在于引导和满足其潜在需求。这种能力使得推荐系统在各种应用场景中得到了广泛的应用，从电子商务、社交媒体到新闻推送和视频内容推荐，推荐系统已经成为提升用户体验和业务价值的重要工具。

推荐系统是一门充满活力和潜力的学科，吸引着大量的研究者和工程师的关注。它具有广泛的应用前景，已经成为了信息时代中不可或缺的重要组成部分。随着人工智能和机器学习技术的不断发展，推荐系统变得越来越精细和准确，不仅是一种工具，更是一种生活方式，深刻地影响着人们的日常生活和工作。比如，在网上购物领域，推荐系统能够基于用户的以往浏览记录、购买和购物车收藏，为其推荐可能感兴趣的物品，从而增加销售额，提高客户满意度。在社交媒体平台上，推荐系统能够分析用户的行为和兴趣，提供个性化的信息流，增强用户粘性和互动[]。

目前，推荐系统的研究热点也包括教育资源的推荐。随着高校全面扩招以适应全球经济发展，教育领域面临着日益增长的学生数量和对教学质量的提升要求，这为推荐系统在教育领域的应用提供了宽广的发展空间。在高校校园建设中，大数据技术发挥着重要作用，为提高学生学习和老师教学质量提供了强大的支持。利用大数据技术分析学生的成绩和错题数据，可以生成学生的学习情况描述画像，从而为学生推荐相关的补习或者知识补充课程。这种个性化的课程推荐能够有效地针对学生的学习需求，来帮助他们更好地掌握知识，从而提高学习成绩。

此外，推荐系统还可以利用大数据分析学生课外的阅览记录，从而挖掘学生的潜在兴趣点，并推荐相应的课内课程来互相补充。通过将学生已经感兴趣的领域与课程内容相结合，可以增强学生对课程的兴趣，提高学习积极性和学习效率。这种基于学生兴趣点的课程推荐有助于激发学生的学习热情，促进其全面发展。举例来说，如果一名学生在课外经常阅读关于大数据的文章，那么推荐系统可以为其推荐相关的人工智能等课程，以便帮助其更好地理解和掌握相关知识。

因此，教育资源的个性化推荐已经成为推荐系统研究的主要方向之一。通过充分利用大数据技术，推荐系统可以为教育领域提供定制化的学习解决方案，提高教学质量和学习效果，促进教育事业的持续发展。未来，随着技术的进一步发展，推荐系统在教育领域的应用将更加广泛和深入，不仅能够提供更精准的推荐，同时还能够支持个性化学习课程的制定和动态调整，从而真正实现以学生为中心的教育模式。这种技术与教育的深度融合，将有助于培养更多符合社会需求的创新型人才。

1.2 国内外相关技术现状

1.2.1 深度学习技术

深度学习技术在推荐系统的应用中具有明显的优势[]。传统推荐系统通常依赖手动特征工程，而深度学习通过神经网络拟合复杂的数据结构，避免了手动特征工程的需求。这种方法不仅减少了人工干预，还能够实现跨领域知识共享，大大提升了系统的灵活性和可扩展性。并且深度学习技术可以高效处理大数据集，显著提高用户特征和项目特征的准确性。

在2016年前，推荐系统中通常使用协同过滤方法。它依赖于特征工程，通过人工提取特征来提高效果。然而，随着神经网络的应用，这种手动特征工程的局限性显现。深度学习技术通过神经网络处理复杂数据，不再需要人工特征工程，从而弥补了传统推荐算法的不足。例如，基于矩阵分解的协同过滤算法通过分解用户-项目评分矩阵来发现潜在的特征，但其效果依赖于手动设计的特征和模型的精细调整。而深度学习方法能够自动学习用户和项目的高阶特征，极大地提升了推荐的准确性和效果。

1.2.2 强化学习技术

在完成物品建模后，需要将这些数据输入到功能网络中。本文选择强化学习模型作为基础网络，用于处理结构化的历史记录数据，并进行建模和生成推荐物品。强化学习是机器学习领域的一个热点，与深度学习不同的是，强化学习的基本思想是最大化智能体在环境中采取行动所得到的累计回报。通过与环境的交互，智能体可以不断地学习和优化自己的行动策略，以获得最大的回报或奖励值，从而学习从初始状态到目标状态的最佳策略。这表明强化学习方法侧重于策略学习。

随着简单的强化学习过程不足以解决目前许多复杂问题，例如机器人控制、游戏博弈、作业与调度等，结合深度学习的强化学习（即深度强化学习）思想被提出。Minh等人将通过将卷积神经网络（CNN）与Q-Learning相结合，在传统强化学习领域中实现了一种创新应用，进而衍生出一种被命名为深度Q网络(DQN)的新型网络结构[]。这是首次使用深度卷积神经网络(CNN)，结合Q-Learning在传统强化学习中的应用，提出了在深度强化学习范畴中开创性地提出的基于值函数的强化学习方法，同时用另一个网络输出Q值的方法，用一次性卷积网络来表示当前的值函数。将当前的Q值与目标Q值的均方误差最小化，就是对网络参数进行更新的方法。

1.2.3 推荐技术

推荐系统的概念和定义最早由Resnick和Varian在1997年提出[]。他们认为推荐系统主要用于向用户提供购买建议，通常应用于电子商务网站。推荐系统是一个跨学科领域，结合了人工智能、数据挖掘和机器学习等多种技术。基于内容的推荐系统是最早的推荐方法之一，通常用于粗排，直接根据用户选择的对象寻找类似物品进行推荐，即Item-to-Item方法。这种方法不需要用户对对象的评价，是一种常见的信息检索方法。推荐过程包括特征选取、相似度计算和排序推荐等环节。

协同过滤技术是推荐系统发展的重要里程碑，基于协同过滤的Grouplens新闻筛选系统是一个重要的研究成果[]。该系统通过用户的历史评分等行为预测用户的兴趣，并推荐相关物品。对Grouplens系统的评估证明了协同过滤技术在网络新闻系统中的有效性和可行性。这为今后推荐系统研究人员和开发者提供了一种简单易用的开放式架构，方便他们进一步研究和开发协同过滤技术。

基于模型的推荐方法通过训练模型来预测用户可能感兴趣的物品，并进行推荐[]。相比基于内容的方法，基于模型的方法在解决新用户问题上更有优势，因为它能利用历史数据为新用户提供推荐。此外，基于模型的方法通过大量用户历史数据训练模型，有效避免了过拟合问题，减少了由特定内容特征引起的过拟合。然而，基于模型的推荐方法也面临冷启动问题和数据稀疏性问题等挑战。

1.2.4 基于深度强化学习的推荐系统

基于深度强化学习的推荐系统的发展建立在上述深度强化学习和推荐系统的发展基础上，结合了强化学习的优势，能够实时获取用户的动态偏好，同时对推荐项目之间的关联关系建立总体模型。强化学习架构的探索机制能够避免推荐大量重复和相似的项目，发掘用户的潜在兴趣点。同时，长期依赖的用户会获得更好的长期兴趣相关推荐[]。

基于Bandit算法的推荐系统旨在平衡探索（Exploration）和利用（Exploitation）之间的关系，在利用用户兴趣进行合理推荐的同时，发掘相似或潜在的未知兴趣点[]。

基于价值函数的深度强化推荐主要是将价值函数强化学习过程应用于推荐系统中。神经网络用于模拟Q函数，其优化目标是最大化总回报。Zheng等人结合Dueling-DQN和推荐系统，对用户长时间新闻动态偏好进行建模，达到了比单一Q网络更好的效果[]。在维持用户长期满意度的DQN推荐研究中，有各种不同的改进方向。Chen等人在用户与推荐系统的交互中加入了用户的主动监督机制，通过降低用户频繁动作的奖励并提升新动作的奖励，提高了用户的探索兴趣和长期粘度[]。

1.3 研究内容

课程推荐系统对于提高用户学习效率和增强平台价值具有举足轻重的作用。本文深入探讨了当前主流的学习平台及其所使用的课程推荐算法，并揭示出现有算法存在的不足之处，其推荐效果有待进一步提升。鉴于此，我们对这些问题进行了详尽的分析，并针对性地优化了推荐算法，进而设计并实现了一种基于深度强化学习的课程推荐算法。我们通过一系列过程，包括需求分析、详细设计以及算法优化等，成功研发了基于深度强化学习的课程推荐系统。本文的核心研究内容涵盖以下几个方面：

本文对传统推荐技术以及当前主流推荐算法进行了详尽的理论探究，深入分析了现有学习平台和推荐算法的状况，并系统总结了这些算法在课程学习领域应用中所存在的问题。

(2) 提出推荐算法

对数据稀疏和评分随意性对预测的影响进行了详细研究，并提出了一种基于深度强化学习的改进课程推荐算法。该算法使用双向长短期记忆网络（BiLSTM）来提取评论信息、评分和用户的向量特征，并采用深度Q神经网络（DQN）来进行推荐决策。

(3)在深入分析系统需求的基础上，我们设计了以深度强化学习为核心技术的课程推荐系统。为满足用户的多样化学习需求，我们根据系统的业务需求，精心规划并设计了多个功能模块，具体涵盖课程学习、智能推荐以及后台管理等多个方面。

(4)在开发本系统时，我们选用了Django作为开发框架，该框架遵循MTV（即模型-模板-视图）设计架构。借助Django的强大功能，我们得以将系统的逻辑处理、数据管理和视图展示三个层面进行了有效的分离，从而有效保障了系统的稳定性并降低了模块间的耦合度。在充分考虑系统的功能需求和性能指标后，我们对各个模块进行了详尽的测试，以确保整个系统的可靠性和稳定性达到预期标准。