基于协同过滤算法的课程资源推荐系统设计

摘要：基于协同过滤算法的课程资源推荐系统由三个核心模块构成：数据采集及清洗模块、算法实现模块和推荐结果展示模块。数据采集及清洗模块从多个数据源中收集课程资源数据，并通过一系列清洗步骤确保数据的准确性和一致性，为后续的分析和推荐提供可靠的数据基础。算法实现模块是系统的核心，采用协同过滤算法对用户行为数据进行分析，挖掘用户兴趣偏好，从而为用户生成个性化的课程资源推荐列表。推荐结果展示模块则以用户友好的方式展示推荐结果，允许用户浏览、筛选和查看课程详情。通过三个模块的协同工作，实现了对课程资源的个性化推荐，为用户提供了便捷、高效的学习体验。

关键词：协同过滤；算法；课程；资源；推荐系统

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）35-0070-04 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0 引言

随着教育数字化的发展，网络上的课程资源日益丰富，各级各类学校及教育机构都建立了课程资源中心，为学习者提供了广泛的学习选择。面对海量的课程资源，如何帮助学习者快速、准确地找到符合其个性化需求的课程，成为一个亟待解决的问题。

协同过滤[1]是一种在推荐系统中广泛应用的算法，其基本原理是通过分析用户的历史行为、偏好以及与其他用户或物品的相似度，来预测用户可能感兴趣的内容，并据此生成个性化的推荐。协同过滤算法具有简单有效、易于实现和可扩展性强的特点[2]，因此在许多领域得到了广泛应用。

在教育领域，协同过滤算法同样具有巨大的应用潜力。通过收集学习者的学习行为数据，如课程浏览记录、评分、评论等，可以构建学习者的个性化模型。利用协同过滤算法，可以根据学习者的个性化模型，从海量的课程资源中筛选出符合其兴趣和学习需求的课程，并推荐给学习者。这种个性化的推荐方式不仅可以提高学习者的学习效率，还可以增强其学习体验，进而促进学习者的持续学习和成长。

本文旨在设计一种基于协同过滤算法的课程资源推荐系统。该系统将利用学习者的历史行为数据和课程资源信息，通过协同过滤算法为学习者提供个性化的课程推荐服务。通过该系统的设计和实现，期望能够解决学习者在海量课程资源中快速找到合适课程的问题，提高学习者的学习效率和体验，同时也有助于促进网络教育资源的有效利用和共享。

1 系统总体框架

1.1 系统目标

系统的设计目标为实现智能、高效、个性化的推荐，旨在通过应用协同过滤算法，帮助学习者在海量课程资源中快速找到符合其个性化需求和兴趣的课程。深入分析学习者的历史行为数据、兴趣偏好、学习进度等信息，利用协同过滤算法为每位学习者提供精准的课程推荐，确保推荐结果能够准确反映学习者的个性化需求，帮助学习者发现与其兴趣、学习目标和能力相匹配的课程。通过个性化推荐，减少学习者在搜索和筛选课程时的时间和精力消耗，学习者能够更快地找到所需的课程资源；提高课程资源的曝光率和利用率，更多优质课程能够被学习者发现和利用，为课程资源的生产者提供数据支持，帮助他们了解学习者需求，优化课程设计，提高课程质量。

1.2 系统框架

基于协同过滤算法的课程资源推荐系统，其总体框架设计主要包括数据采集及清洗模块、算法实现模块和推荐结果展示模块三个部分，如图1所示。

数据采集及清洗模块负责采集课程资源的相关数据，包括课程名称、简介、标签、评分、用户评论等，采集到的原始数据需要进行清洗，以去除重复、无效或噪声数据，确保数据的准确性和可靠性。算法实现模块作为系统的核心，采用协同过滤算法来处理清洗后的数据。基于用户的协同过滤通过分析用户的历史行为和其他用户的行为模式，找出相似的用户群体，从而预测用户对课程资源的喜好程度。而基于课程的协同过滤则是通过分析课程资源间的相似性，进而为用户推荐相似度高的课程资源。该模块还用于计算用户或课程资源之间的相似度，确定推荐权重，生成推荐列表。推荐结果展示模块将算法生成的推荐结果以用户友好的方式呈现给用户。展示形式可以包括列表、卡片等，同时结合课程的详细信息、评分、用户评论等，帮助用户更全面地了解推荐结果。此外，模块还提供用户反馈机制，收集用户对推荐结果的满意度、点击率等信息，为算法的持续优化提供数据支持。第2至第4章节将详细阐述各模块构建机制。

2 数据采集及清洗模块设计

2.1 数据采集模块设计

2.1.1 数据收集目标

数据收集对象包括用户数据及课程资源数据。用户数据主要指捕获用户的个性化信息，包括用户的基本属性（如用户ID、姓名、年龄、性别、学习背景等） 以及用户的行为数据（如登录时间、浏览记录、学习记录、评分和评论等） 。课程资源数据指的是收集课程资源的详细信息，包括课程ID、课程名称、课程描述、关键词、难度等级、适用人群、类别、标签、授课教师、学习时长等。

2.1.2 数据收集方法

数据收集的对象分为用户及课程。用户数据收集可采用显式收集及隐式收集两种方式，显式收集通过用户注册、问卷调查等方式直接获取用户的基本信息；隐式收集：通过用户与系统的交互（如浏览、点击、购买、评分等） 行为来捕获用户的兴趣偏好。

课程资源数据收集可采用课程上传及用户评价的方式，课程上传允许课程提供者上传课程的基本信息和详细描述；用户评价收集用户对课程的评分和评论，作为课程质量的重要参考。

2.1.3 数据存储结构

用户及课程资源中的结构化数据可以采用用户数据库和课程资源数据库分别存储。用户数据库存储用户的基本信息和行为数据，包括用户表（用户ID、姓名、年龄、性别等） 、用户行为表（用户ID、行为类型、行为时间、行为对象等） ；课程资源数据库存储课程资源的详细信息，通常包括课程表（课程ID、课程名称、课程描述、关键词等） 、课程属性表（课程ID、难度等级、适用人群、类别等） 、用户评价表（课程ID、用户ID、评分、评论等） 。

应根据数据特点和业务需求设计合理的数据库表结构和索引策略，制定数据备份策略，确保数据安全；同时设计数据恢复流程，以应对可能的数据丢失风险。

2.2 数据清洗模块设计

数据清洗模块针对重复数据、异常数据等进行清洗转换，为后续算法分析模块模型提供数据支撑。

2.2.1 数据去重及异常值处理

去除重复数据，确保同一课程或用户信息只被记录一次，数据库中不存在重复的用户或课程资源信息。对于缺失值，根据业务逻辑填充（如使用平均值、中位数、众数等） 或删除缺失值过多的记录。此外还应进行异常值检测与处理，识别并处理评分异常、学习时长异常等。

2.2.2 数据整理

对数据进行整理，标准化课程信息，确保课程标题、描述、标签等信息的格式统一。对用户行为进行数据整合，将用户的学习历史、评分记录等整合成统一的格式，便于后续分析。

2.2.3 数据转换

构建用户课程评分矩阵，将用户对每个课程的评分整理成矩阵形式，便于协同过滤算法计算相似度。进行特征提取，从课程信息和用户行为数据中提取有用特征，如课程难度、用户学习偏好等。对特征进行编码，将文本特征（如课程标签、用户描述等） 转换为数值特征，便于算法处理。

2.2.4 数据质量监控及维护更新

定期检查数据质量，通过统计指标（如数据完整性、准确性、一致性等） 定期评估数据质量。对异常数据实时监控，设置异常数据阈值，当异常数据达到阈值时触发警报，以便及时处理。

制定数据更新策略，确保新收集的数据能够及时添加到系统中，定期清理过期数据、优化数据库性能等。优化数据处理流程，通过并行处理、批处理等方式提高数据处理效率。使用缓存技术：减少数据库查询次数，提高系统响应速度。

2.2.5 与其他模块的交互

与算法模块交互，为算法模块提供高质量的输入数据，并接收算法模块的输出结果。与前端模块交互，根据前端需求提供数据支持，如课程列表、用户推荐列表等。

3 算法实现模块设计

算法实现包含两种协同过滤类型：基于用户的协同过滤模块和基于课程的协同过滤模块[3]。以下是对算法实现模块的详细概述。

3.1 数据准备

1） 数据加载，从数据存储模块中加载清洗、整理、转换后的用户评分数据和其他相关数据。

2） 数据表示，将数据表示为用户物品评分矩阵或稀疏矩阵，因为大部分用户只会对少量课程进行评价。

3.2 基于用户的协同过滤

基于用户的协同过滤，通过计算用户之间的相似度，找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户的偏好为目标用户推荐课程。

3.2.1 相似度计算

使用皮尔逊相关系数、余弦相似度或Jaccard相似度等方法计算用户之间的相似度[4]，这里采用的是皮尔逊相关系数，如式（1） 所示，sim（u，v）表示用户u 与用户v 间的相似程度，rui 表示用户u 对课程资源i 的评分，rvi 表示用户v 对课程资源i 的评分，-ru 表示用户u 的平均评分，-rv表示用户v 的平均评分。

相似度计算完成后，构建用户相似度矩阵，将所有用户的相似度计算结果存储起来，便于后续推荐。

3.2.2 生成推荐

找到目标用户的相似用户，根据用户相似度矩阵，找到与目标用户最相似的K个用户；计算推荐分数，根据相似用户的评分，为目标用户未评价的课程计算推荐分数；将计算得到的推荐分数按降序排列，并筛选出前N项课程作为推荐结果。

基于用户的协同过滤推荐算法伪代码流程：

第一步：输入

- 用户-项目评分矩阵 R （m x n），其中 m 是用户数，n 是项目数

-目标用户ｕ

- 推荐项目数

第二步：初始化

-用户相似度矩阵Ｓ（ｍxｍ），初始值为０

- 目标用户 u 的相 似用户列表SimilarU sers，初始为空

-  目标用户 u 的推荐项目列表Recommende⁃dItems，初始为空

第三步：计算用户相似度

for每个用户i in用户集合：

for每个用户j in用户集合：

if i ！=j ：

3.3 基于物品的协同过滤

基于物品的协同过滤，通过分析用户对不同课程的评分或偏好，计算课程之间的相似度，然后为目标用户推荐与其已喜欢课程相似的其他课程。

3.3.1 相似度计算

计算课程间的相似度，同样可以使用皮尔逊相关系数、余弦相似度等方法计算课程之间的相似度，进而构建物品相似度矩阵：将所有课程的相似度计算结果存储起来。

3.3.2 生成推荐

找到目标用户已评价物品：从用户评分数据中找出目标用户已评价的课程，根据用户已评价课程的评分和课程的相似度，为目标用户未评价的课程计算推荐分数，将计算得到的推荐分数按降序排列，并筛选出前N个课程作为推荐结果。

基于物品的协同过滤推荐算法伪代码流程：

第一步：输入

- 用户-物品评分矩阵 R （m x n），其中 m 是用户数，n 是物品数

第四步（可选） ：对物品相似度矩阵 S 进行处理，去除对角线上的值，或者只保留前 K 个最相似的物品

第五步：为目标用户 u 生成推荐

3.4 算法优化

推荐系统可能遇到冷启动、数据稀疏等问题。针对新用户或新课程，可以考虑引入内容推荐、混合推荐等方法来缓解冷启动问题[5]。面对数据稀疏性问题，可以使用矩阵分解等方法来降低数据稀疏性的影响[6]。在推荐系统性能方面，针对大规模数据集，可以使用分布式计算框架[7]（如Spark） 来提高算法的执行效率。