基于知识图谱的个性化学习推荐系统设计与应用

　　文/杭莉 金肯职业技术学院

　　摘要：为提升学习者的学习效率与个性化学习体验，本文设计并实现了基于知识图谱的个性化学习推荐系统。采用知识图谱构建与用户画像技术，通过分析学习者的学习行为、兴趣偏好，实现智能化学习资源推荐。本文内容主要涵盖系统架构设计、功能模块开发、关键技术选型，并进行了系统测试。结果表明，该系统能准确构建学习者的知识图谱，推荐个性化学习路径，在实际应用中表现出较高的推荐精准度与系统响应速度，可为个性化教育发展提供技术支持。

　　关键词：知识图谱；用户管理；个性化推荐

　　引言

　　随着教育信息化、智能化发展，个性化学习成为提高学习效率、学习体验的关键途径。传统教学模式难以针对学生的个体差异、学习需求进行个性化调整，造成学生学习效果参差不齐，学习兴趣难以持续。知识图谱作为能表示知识点关系的工具，为实现个性化学习提供了新的技术手段。通过构建知识图谱，可将不同学科的知识点以关联方式组织起来，使学习者能直观理解各知识点之间的联系，基于当前知识状态，动态推荐适合的学习资源[1]。目前，已有部分关于个性化学习推荐系统基于知识图谱展开的研究，但在准确性、实时性、可扩展性上仍存在不足，且在大规模应用场景中，难以有效处理复杂的学习行为数据，无法充分实现学习资源的精准推荐。基于上述问题，本研究设计并实现了基于知识图谱的个性化学习推荐系统，旨在充分利用知识图谱的优势，通过构建动态的学习者知识模型与高效的推荐算法，可为学生提供个性化学习路径与资源推荐。研究成果不仅为个性化教育提供了技术支持，也为知识图谱在教育领域应用拓展创造了新可能。

　　1. 基于知识图谱的个性化学习推荐系统设计需求分析

　　1.1 系统架构设计

　　基于知识图谱的个性化学习推荐系统采用B/S（Browser/Server）架构设计，以简化用户端部署，提高系统扩展性。系统总体架构设计主要由用户层、应用层、数据层三个核心部分组成，如表1所示。（1）用户层是系统前端部分，用户通过浏览器访问系统Web界面，无须安装额外软件。该层实现了用户注册、登录、学习资源访问、个性化推荐等交互功能，通过HTTP/HTTPS通信协议与服务器进行数据交互。（2）应用层是系统的核心部分，部署在服务器端，包括系统软件功能模块，如用户管理模块、知识图谱构建模块、推荐算法模块、学习资源管理模块、学习资源管理模块，以及API接口等。（3）数据层主要包括关系型数据库（MySQL）和图形数据库（Neo4j），负责系统数据的存储与管理，包括用户数据、知识图谱数据、学习资源数据等。

　　1.2 系统软件功能模块设计

　　本系统软件功能主要由用户管理模块、学习资源管理模块、知识图谱构建与维护模块、个性化推荐模块四个核心模块构成，如图1所示。各模块相互独立，通过API接口实现数据交互与协作，以此来确保系统整体功能高效运行。

　　1.2.1 用户管理模块

　　用户管理模块主要负责管理用户注册、登录、信息存储、用户画像的构建与更新。在用户注册与登录过程中，模块使用加密算法MD5对用户密码进行加密存储，以此来确保用户信息安全性，通过身份验证协议OAuth 2.0实现安全的用户身份验证机制[2]。在用户信息存储方面，用户管理模块利用关系型数据库MySQL存储用户的基本信息、学习行为数据、历史学习记录。为优化数据访问效率，模块通过索引、缓存技术提升数据库的查询速度，确保在大规模用户访问时的响应性能[3]。在用户画像构建方面，该模块采用数据挖掘与分析算法，从用户学习行为数据（如学习时长、浏览记录、学习偏好等）中提取特征，建立用户画像模型[4]。

　　1.2.2 学习资源管理模块

　　学习资源管理模块负责对系统的学习资源进行分类、存储、标注、检索，以确保资源能根据用户需求进行精准推荐、展示。该模块采用层次分类算法对学习资源进行自动化分类，将资源按学科、难度、知识点关联等维度进行分层管理。分类后的资源通过标签系统进行标注，每个资源都被赋予多个相关标签（tag），如主题、难度等级、适用年级等，以便后续检索、推荐使用[5]。在学习资源相关度计算中，该模块采用TF-IDF（词频－逆文档频率）算法来衡量资源与搜索关键词的匹配程度，可表示为

　　（1）

　　式中，Rij表示资源i与j标签之间的相关度；TFij为资源i中j标签出现的频率；

　　IDFj为标签j的逆文档频率；TFik表示在学习资源i中，标签k出现的词频；IDFk表示标签k的逆文档频率；表示所有标签在资源i中的词频－逆文档频率（TF-IDF）平方和，用于对相关度值进行归一化处理，使其值介于0到1之间。

　　该公式通过计算标签的词频与逆文档频率来评估资源与标签的匹配度，从而实现对用户输入的关键词的快速匹配和资源的精准检索[6]。

　　1.2.3 知识图谱构建与维护模块

　　知识图谱构建与维护模块的设计核心是从多源数据中抽取知识点关系，动态更新、维护知识图谱的完整性。该模块采用命名实体识别（NER）技术从文本数据中识别出知识点（如概念、术语、人物、地点等），使用依存句法分析与关系抽取模型（如基于BERT的深度学习模型）来识别实体之间关系[7]。识别出的知识点、关系被结构化存储在图数据库Neo4j中，以实现高效的查询管理。为计算知识点之间关联度，该模块采用协同频率（Co-occurrence Frequency）算法，可表示为

　　（2）

　　式中，Sxy表示知识点x和y知识点之间的相似度（关联度），用于衡量两者在知识图谱中的关联强度；Cxy表示知识点x和y在同一文档或上下文中共同出现的次数，即共现频率；Cx和Cy分别表示知识点x和y的独立出现次数。

　　该算法通过计算知识点在文档中的共现频率，判断知识点之间的相关性，进而在图数据库中建立节点之间的关联关系[8]。

　　1.2.4 个性化推荐模块

　　个性化推荐模块的核心是利用用户画像、知识图谱数据，通过协同过滤算法为每个用户提供精准的学习资源推荐。协同过滤算法可分为基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤两种方法。模块采用基于用户的协同过滤方法，通过计算用户之间的相似度来预测用户对未接触资源的可能评分[9]。该模块会从用户管理模块中获取用户画像数据，包括用户学习行为、偏好和历史学习记录等，将这些数据与知识图谱中关联的知识点进行整合，以构建用户－资源的评分矩阵[10]。模块通过计算用户之间的相似度来寻找相似用户，根据相似用户对目标资源的评分来预测目标用户评分。可表示为

　　（3）

　　式中，Pui表示用户u对资源i的预测评分，是系统用于评估用户对该资源的兴趣程度的数值。表示用户u的平均评分，用于标准化用户评分行为，以消除用户间评分尺度差异影响。Rvi是用户v对资源i的实际评分；是用户v的平均评分，用于调整评分偏差；sim(u,v)表示用户u与v用户的相似度，通过余弦相似度或皮尔逊相关系数计算，以衡量用户之间的相似程度。

　　该公式通过将相似用户的评分加权平均，预测目标用户对某一资源的兴趣程度。

　　2. 系统测试与性能评估

　　2.1 测试方法与测试环境

　　系统测试采用黑盒测试和白盒测试相结合的方法，以确保系统功能、性能的全面验证。测试环境配置为Ubuntu 20.04 LTS服务器，硬件采用戴尔PowerEdge R740xd服务器，配备2个Intel Xeon Gold 6248R处理器、256GB内存、4TB NVMe SSD存储。前端环境在谷歌Chrome浏览器（版本91.0）上进行测试，后端服务通过Spring Boot框架搭建，部署在Tomcat 9.0应用服务器上。测试工具使用JMeter进行压力测试，Postman用于API测试，Selenium用于自动化功能测试，Grafana配合Prometheus进行系统性能的监控。测试指标主要包括系统响应时间、并发处理能力、内存、CPU使用率、数据库查询性能等。压力测试在100、500、1000、5000并发用户场景下进行。

　　2.2 测试结果分析

　　测试结果如表2所示，系统在功能性、稳定性、性能上均达到了预期目标。在系统响应时间测试中，在100并发用户时，系统平均响应时间为0.48秒；在500并发用户时为0.75秒；在1000并发用户时为0.98秒；在5000并发用户时为2.45秒。与目标值对比，系统在1000并发以下环境时，响应时间保持在1秒以内，性能优良。在压力测试过程中，CPU使用率最高达到78%，内存使用率峰值为65%，均处于可接受范围内，数据表明系统在高负载情况下能稳定运行。在数据库性能测试上，MySQL查询在1000用户并发时的平均查询时间为150ms，Neo4j图数据库在查询用户知识点关系时的平均查询时间为200ms，均符合系统性能要求。测试结果充分证明了本系统的高效性、稳定性、准确性。

　　结语

　　本文设计并实现了基于知识图谱的个性化学习推荐系统，从系统架构、模块设计、开发环境、实现过程、系统测试等方面进行了探讨。系统采用B/S架构，利用协同过滤、TF-IDF、共现频率等算法，结合用户画像、知识图谱，实现了个性化学习路径与资源推荐。系统在真实环境下进行了全面的功能测试，结果表明，在高并发条件下，系统保持着快速响应和稳定性，各项性能指标均符合预期目标。研究表明，本系统在提升个性化学习体验、学习效率方面展现出良好性能，为个性化教育系统开发与应用提供了技术支持。

　　参考文献：

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　　[8]方霖枫,周仁杰.基于图神经网络的挖掘潜在偏好图推荐算法[J].软件导刊,2024,23(10):129-138.

　　[9]张馨月.基于知识图谱的推荐算法研究[D].成都:电子科技大学,2024.

　　[10]东苗.基于学科知识图谱的个性化学习路径推荐策略[J].现代信息科技,2024,8(20):117-122.

　　作者简介：杭莉，本科，高级实验师，hangli820315@163.com，研究方向：计算机软件。

　　课题项目：江苏高校哲学社会科学研究项目——基于OBE导向的高职院校计算机类课程教学模式的改革探索（编号：2024SJYB0627）。