基于Vanilla算法的计算机类课程数字化资源推荐系统设计

　　文/李莉 金肯职业技术学院

　　摘要：为解决计算机类课程数字化资源推荐中的冷启动、资源关联性弱、动态适应性不足等问题，本文采用基于特征解耦与动态权重调整的Vanilla算法，结合用户行为建模、多资源特征库构建、动态反馈优化方法，设计并实现了计算机类课程专属推荐系统。通过解析Vanilla算法对编程知识层级化特征提取适配机制，构建包含用户行为分析与建模、课程资源集成与特征库构建、Vanilla算法推荐引擎、自适应优化等功能模块架构，系统测试发现，本系统准确率为68.3%、召回率为72.1%，用户满意度达88.6%，高于协同过滤（UserCF）算法和深度矩阵分解（deep matrix factorization，DMF）算法，可解决知识依赖关系建模不足和学习周期动态跟踪缺失等资源推荐痛点。

　　关键词：Vanilla算法；用户行为分析；课程资源推荐系统

　　引言

　　在计算机教育数字化转型进程中，海量教学资源与个性化学习需求之间的结构性矛盾日益凸显，传统推荐系统因算法机制局限难以应对计算机类课程特有的知识关联复杂性与技能递进动态性。当前教育推荐技术主要沿用通用领域的协同过滤或内容推荐方法，未能充分考虑编程知识的层级化特征、实验资源操作依赖关系及学习路径的动态演变规律，造成冷启动效应明显、知识要素耦合失配、推荐结果滞后学习者能力进化等问题[1]。本文借助Vanilla算法在特征解耦与动态建模方面的优势，探索其在计算机类课程资源推荐场景中的适应性改造路径。

　　1. Vanilla算法支持下计算机类课程数字化资源推荐系统的设计

　　1.1 系统架构设计

　　本系统采用分层架构设计，主要分为资源存储层、特征处理层、算法计算层、应用交互层的四级结构（如表1所示）。资源存储层主要集成课程知识图谱与多源异构资源库，依托Neo4j图数据库建立知识点依赖关系网络，采用图注意力机制提取资源语义特征；特征处理层部署有动态特征解耦模块，通过门控循环单元对用户行为日志进行时序建模，生成包含编程技能水平、知识掌握阶段的多维度特征向量；算法计算层作为架构核心，将Vanilla算法的静态特征分离器与动态权重调整器并行部署，利用张量分解技术将用户特征向量与资源特征矩阵投影至低秩子空间进行相似度匹配；应用交互层主要功能是整合推荐结果生成与反馈收集功能，采用微服务架构封装RESTful API接口，支持跨平台资源推送与用户评分数据的异步回传[2]。

　　1.2 系统软件功能模块设计

　　1.2.1 用户行为分析与建模模块

　　用户行为分析与建模模块作为推荐系统的核心数据预处理单元，主要功能是多源行为数据的采集、清洗、特征提取，通过构建动态用户画像实现学习意图的精准刻画。该模块的设计基于Flume+Kafka构建分布式日志采集系统，实时捕获用户在课程平台的操作行为，如视频观看时长、代码提交频率、调试错误类型等，同时结合OpenTelemetry规范标准化埋点数据格式，采用Spark Structured Streaming进行流式数据处理[3]。在特征工程层面，该模块包含基础属性（专业背景、已修课程）、行为统计（资源点击熵、学习时长方差）、深层语义（代码复杂度分析、错误模式聚类）的三级特征体系。建模阶段部署双层GRU网络，第一层提取短期行为序列的局部模式，第二层捕获长期学习路径的全局趋势，从而输出包含技能水平向量、知识掌握度矩阵、兴趣偏好分布的用户动态画像，动态用户画像生成可表示为

　　（1）

　　式中，f为映射函数；ut为多维向量，表示为最终输出的用户动态画像；h2t转换为用户的动态画像向量；c是特征处理模块的额外输入。

　　1.2.2 课程资源集成与特征库构建模块

　　课程资源集成与特征库构建模块主要功能是构建多模态融合管道实现异构资源的标准化处理与语义特征提取，模块基于Apache NiFi的数据流引擎自动化采集MOOC视频、GitHub代码库、实验文档等九类计算机课程资源，并采用OpenCV帧采样分析视频操作演示的关键步骤，利用ANTLR解析器生成代码资源的抽象语法树以提取编程范式特征[4]，从而为推荐算法提供涵盖语法基础、算法逻辑、工程实践等多粒度语义的特征输入[5]。

　　1.2.3 Vanilla算法推荐引擎模块

　　Vanilla算法推荐引擎模块采用离线、在线混合计算架构实现教育场景下的实时推荐服务，设计基于TensorFlow Serving模型部署的框架，将算法拆解为特征投影器、相似度计算器、动态调整器三个核心组件[6]。特征投影器主要通过张量分解技术将用户行为特征向量与资源语义特征矩阵映射至低秩子空间，利用正交约束消除编程知识要素间的隐性耦合，计算用户与资源之间的相似度。计算可表示为

　　（2）

　　式中，为用户u对资源r的预测评分；u为用户的特征向量（如兴趣偏好、行为模式等），uT表示为用户u的特征向量的转置；r是资源的特征向量（如课程内容、难度等）；Wr是资源特征矩阵的权重；bu、br分别是用户和资源的偏置项。公式（2）通过将用户和资源的特征向量进行加权计算，并引入偏置项来进一步调整推荐评分[7]。

　　1.2.4 自适应优化模块

　　自适应优化模块通过构建实时反馈驱动的闭环调优机制实现推荐系统动态性能提升，主要基于Kafka+Flume的反馈数据管道实时捕获用户评分、资源停留时长、知识点关联操作等多维度交互信号，并采用滑动时间窗口划分近远期行为数据集，结合课程知识图谱解析反馈与教学目标的语义关联度[8]。模型还部署了增量式双阶段优化器[9]，第一阶段通过SHAP值归因分析识别特征贡献度偏差，动态调整Vanilla算法中的特征权重矩阵；第二阶段利用课程大纲约束规则过滤违反教学时序的推荐结果，当监测到特定资源差评率阈值突破或特征分布偏移时，自动触发基于历史版本的模型回滚与告警通知[10]。

　　2. 系统测试

　　2.1 实验环境部署与过程设计

　　本次测试在金肯职业技术学院进行，采用Docker容器化技术构建包含8节点集群的实验环境（CPU：Intel Xeon Gold 6226R，GPU：NVIDIA A100-PCIE），集成MongoDB 5.0、Neo4j 4.4、Redis 6.2组成分布式数据服务层。实验数据集涵盖32门计算机课程、6.7万条多模态资源、1.2万用户历时18个月行为日志，通过时间窗口对数据进行划分，即80%数据用于模型训练、20%作为测试集；对比实验设计选取协同过滤（UserCF）、深度矩阵分解（DMF）算法，针对冷启动场景（新用户占比15%）、知识连贯性场景（数据结构与算法类资源）、动态适应性场景（用户技能突变期）三类典型教育推荐任务，设置准确率、召回率、教学合规率、用户满意度四项核心指标。

　　2.2 实验结果分析

　　如表2所示，本系统与协同过滤（UserCF）算法和深度矩阵分解（DMF）算法进行对比。冷启动场景下，本系统准确率为68.3%，召回率为72.1%，相比UserCF提高了19.7%、22.4%，相比DMF提高了16.2%、18.3%。知识连贯性场景中，本系统教学合规率为89.2%，较DMF提升了34.2%。动态适应性场景中，本系统F1值为82.5%，用户满意度为88.6%，相比UserCF分别提高了20.8%、16.5%，相比DMF分别提高了19.7%、14.3%。结果表明，本系统在冷启动、知识连贯性、动态适应性等场景中均优于传统算法，能提高推荐的精准度与用户满意度。

　　3. 实践案例分析

　　3.1 数字图书馆计算机类课程资源推荐项目

　　笔者参与金肯职业技术学院数字图书馆“C语言课程资源库”建设项目期间，发现平台虽集成教材、视频、习题等5类资源（日均访问量1200次以上），却面临推荐效能瓶颈。例如，新生因无历史行为数据造成首页推荐点击率不足8%；传统协同过滤算法机械推送“指针进阶教程”至未掌握基础语法的学生，造成高达42%的放弃率；学生实验课技能突增后系统仍持续推荐基础内容，资源匹配延迟超72小时。针对上述问题，项目组基于Vanilla算法构建课程知识图谱，解析指针知识的层级依赖关系，设计动态能力评估规则，通过捕获代码调试时长、代码复制频率及编译报错类型等23项隐性学习信号，重构用户-资源特征映射模型。项目实施后，新生推荐点击率提升至35%，知识连贯性违规率下降61%，系统响应延迟缩短至15分钟内。

　　3.2 在线教育平台编程课程学习路径断裂

　　笔者为金肯职业技术学院在线教育平台优化“Java进阶课程”学习路径时，发现课程虽涵盖微服务、分布式等6大模块（注册用户数为1.2万），但因路径僵化导致完课率长期低于15%。该课程主要存在以下问题：系统统一推送Spring Cloud教程，未区分Web开发与移动开发方向学习者差异；项目实战中未基于Git提交记录动态调整推荐，且同时推荐视频、文档、代码库引发认知过载，用户日均学习时长为44.4分钟，远低于60分钟的基本标准。为此，笔者团队应用Vanilla算法构建动态路径引擎，解耦资源形式与内容层级（基础/进阶），设计渐进式推荐接口。优化后完课率从15%提升至41.7%（绝对提升26.7个百分点），用户日均学习时长从44.4分钟回升至58.7分钟，提升率为32%，认知过载投诉率从每月127例（优化前峰值）下降68%至41例，并实现Web与移动开发方向个性化学习树覆盖率达93%，Git提交质量关联实战项目匹配准确率达89%。

　　结语

　　本文构建了基于Vanilla算法的计算机类课程数字化资源推荐系统，旨在借助特征解耦机制破解资源属性耦合难题，以动态权重调整策略攻克学习能力演进跟踪瓶颈，结合知识图谱增强推荐逻辑合规性，实验验证了本系统在准确率、召回率等核心指标的优势，研究成果可为构建智能教育生态提供理论支撑。

　　参考文献：

　　[1]张新祥,李天鹏,孟鹏洋,等.基于Vanilla算法的网络视频推荐策略研究[J].数学的实践与认识,2019,49(21):302-308.

　　[2]程娟娟,宋彪,李微.基于Vanilla算法的数字化资源在线推荐算法[J].计算机仿真,2023,40(9):324-327,338.

　　[3]刘润嘉,李佩泽.基于大数据的个性化学习资源推荐系统的设计[J].中阿科技论坛(中英文),2025(1):80-84.

　　[4]陶昀翔.基于协同过滤算法的课程资源推荐系统设计[J].电脑知识与技术,2024,20(35):70-73.

　　[5]陶昀翔.基于Apriori算法的大规模并发资源推荐系统设计[J].信息与电脑(理论版),2024,36(16):88-91.

　　[6]彭芳芳,戴晓东,罗莉霞.基于知识图谱的计算机类课程数字化学习资源推荐算法[J].办公自动化,2024,29(24):28-30.

　　[7]孙敬,王家明,孙滨.基于知识图谱的计算机类专业课程资源自动推荐方法[J].无线互联科技,2024,21(21):126-128.

　　[8]谭秦红,邓旭明,田应信.基于协同过滤的计算机课程线上教学资源推荐系统[J].信息与电脑(理论版),2023,35(3):240-242.

　　[9]杨丽华.“大学计算机基础”课程中思政教学资源智能推荐方法[J].信息与电脑(理论版),2022,34(24):251-253.

　　[10]谭金丹.基于深度学习的个性化学习资源推荐算法研究[D].桂林:桂林电子科技大学,2021.

　　作者简介：李莉，本科，高级实验师，164836974@qq.com，研究方向：软件设计与开发。

　　基金项目：江苏高校哲学社会科学研究项目——基于教师能力提升与学生自主学习的数字化资源库的创新研究一以计算机类课程为例（编号：2023SJYB0859）。