计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱课程推荐系统 课程预测系统 课程大数据 课程数据分析 课程大屏 mooc慕课推荐系统 大数据毕业设计

课程推荐系统开题报告

一、研究背景与意义

随着在线教育的快速发展，越来越多的学习者选择通过网络平台获取学习资源。然而，面对海量的在线课程，学习者往往难以快速找到符合自己兴趣和需求的课程。因此，开发一个高效、智能的课程推荐系统，对于提升学习者的学习体验、提高课程资源的利用效率具有重要意义。

课程推荐系统能够通过对学习者的历史行为、学习偏好等数据进行分析，为学习者推荐符合其兴趣和需求的课程。这不仅能够帮助学习者节省寻找课程的时间，提高学习效率，还能够为在线教育平台提供有价值的数据支持，优化课程资源的配置和推荐策略。

二、研究目的与目标

本研究的主要目的是开发一个高效、智能的课程推荐系统，具体目标包括：

1. 数据收集与预处理：收集学习者的历史行为数据、学习偏好等信息，并进行预处理，以便后续分析。
2. 特征提取与学习者画像构建：从预处理后的数据中提取关键特征，构建学习者的画像，为推荐算法提供精准的用户特征。
3. 推荐算法研究：研究并应用先进的推荐算法，如协同过滤、深度学习等，根据学习者画像和课程资源信息为学习者推荐合适的课程。
4. 系统设计与实现：设计并实现课程推荐系统的功能模块，包括用户管理、课程资源管理、推荐算法模块等，确保系统的稳定性和易用性。

三、研究内容与方法

本研究将围绕课程推荐系统的设计与实现展开，具体研究内容包括：

1. 数据收集与预处理：通过在线教育平台收集学习者的历史行为数据、学习偏好等信息，并进行数据清洗、去重、标准化等预处理操作。
2. 特征提取与学习者画像构建：从预处理后的数据中提取关键特征，如学习者的年龄、性别、学习领域偏好、学习时长等，构建学习者的画像。
3. 推荐算法研究：研究并应用协同过滤、深度学习等先进的推荐算法，通过实验验证算法的有效性和准确性。同时，结合课程资源的特性，对算法进行优化和改进。
4. 系统设计与实现：基于研究结果，设计并实现课程推荐系统的功能模块，包括用户管理、课程资源管理、推荐算法模块等。系统应具备用户注册、登录、课程浏览、推荐结果展示等功能，并确保系统的稳定性和易用性。

本研究将采用文献综述、实验验证和案例分析等方法进行研究。首先通过文献综述了解课程推荐系统的研究现状和发展趋势；然后通过实验验证推荐算法的有效性和准确性；最后通过案例分析验证系统的实用性和可推广性。

四、预期成果与贡献

本研究预期将取得以下成果和贡献：

1. 开发一个高效、智能的课程推荐系统，为学习者提供个性化的课程推荐服务，提高学习者的学习效率和满意度。
2. 提出一种基于学习者画像和课程资源信息的推荐算法，实现精准推荐，提高推荐效果和用户体验。
3. 为在线教育平台提供一套有效的数据分析工具，帮助他们更好地了解学习者的需求和偏好，优化课程资源的配置和推荐策略。

五、研究计划与时间安排

本研究计划分为以下阶段进行：

1. 第一阶段（XX月-XX月）：进行文献综述和需求分析，明确研究目标和内容。
2. 第二阶段（XX月-XX月）：进行数据收集与预处理工作，为后续分析提供数据支持。
3. 第三阶段（XX月-XX月）：进行特征提取与学习者画像构建工作，为推荐算法提供用户特征。
4. 第四阶段（XX月-XX月）：研究并应用推荐算法，进行实验验证和结果分析。
5. 第五阶段（XX月-XX月）：设计并实现课程推荐系统的功能模块，进行系统测试和优化。
6. 第六阶段（XX月-XX月）：撰写论文并准备答辩工作。

以上是本研究的课程推荐系统开题报告，如有不足之处，请各位专家和老师指正。

核心算法代码分享如下：

# -*- codeing = utf-8 -*-
# 创建图谱专用的json文件
 
import pandas as pd
import json
from db import db_util
 
d = db_util()
db, cursor = d.get_conn()
 
 
def build():
    s_dict = {}
    t_dict = {}
    ret = []
 
    ind1 = 10000
    ind2 = 20000
    ind3 = 30000
    rind = 900000
 
    sql = 'select  *  from  tb_mooc'
    df = pd.read_sql(sql, con=db)
    for index, row in df.iterrows():
        print(row['title'])
        school = row['school']
        teacher = row['teacher']
        print(row['school'])
        print(row['teacher'])
 
        if school not in s_dict:
            ind2 = ind2 + 1
            s_dict[school] = ind2
 
        if teacher not in t_dict:
            ind3 = ind3 + 1
            t_dict[teacher] = ind3
 
        properties = {"name": row['title'], 'brief': row['brief'], 'status': row['status'], 'price':row['price']}
        start = {'identity': index, 'labels':['课程'], 'properties':properties}
        end = {'identity': ind2, 'labels':['高校'], 'properties':{"name": school}}
        relationship = {"identity": rind, "start": index,"end": ind2,
                        "type": "type", "properties": {"name": "学校"}}
        rind = rind + 1
        segments = []
        segments.append(dict(start=start, relationship=relationship, end=end))
 
        end = {'identity': ind3, 'labels': ['老师'], 'properties': {"name": teacher}}
        relationship = {"identity": rind, "start": index, "end": ind3,
                        "type": "type", "properties": {"name": "老师"}}
        rind = rind + 1
        segments.append(dict(start=start, relationship=relationship, end=end))
 
        p = dict(segments=segments, length=1.0)
        ret.append(dict(p=p, score=2))
 
    json_str = json.dumps(ret, ensure_ascii=False)
    with open('test.json', 'w', encoding='utf8') as f2:
        # ensure_ascii=False才能输入中文，否则是Unicode字符
        # indent=2 JSON数据的缩进，美观
        json.dump(ret, f2, ensure_ascii=False, indent=2)
    print(json_str)
    print("end..")
 
if __name__ == '__main__':
    build()