面向在线教育平台的课程推荐软件系统设计与优化研究

在线教育的普及拓宽了学习路径，但也带来了课程信息过载的问题。学习者在面对数量庞大、类型多样的课程资源时，常常出现选择困难，依赖于平台提供的智能推荐服务。现有推荐系统虽然已具备一定功能，但在在线教育这一特殊场景下仍显不足，存在着冷启动难以突破、用户兴趣理解不准确、推荐响应不够及时等现实障碍。为了更好地服务学习者，提高平台使用效率，有必要从系统功能设计和推荐技术优化两个方面同步推进，构建更契合教育应用特性的推荐软件系统。

一、课程推荐软件系统的设计研究（一）功能模块设计与逻辑结构

课程推荐系统主要由四个核心模块组成：用户画像建模模块、课程内容分析模块、推荐引擎模块与推荐结果展示模块。用户画像模块通过采集用户的注册信息、浏览记录、点击行为、课程学习进度与学习偏好，构建多维度的兴趣特征画像。该过程结合标签抽取、行为统计与聚类算法形成个体偏好模型。课程内容分析模块则围绕平台已有课程，提取标题、简介、教学目标、关键词、类别、受众等级等要素，构建标准化元数据标签体系，并结合 NLP 工具对文本信息进行语义建模。推荐引擎模块集成协同过滤与内容推荐双算法策略，使用调度机制按用户类型动态分配推荐路径[1]。展示模块负责将推荐结果以图文并茂的形式进行前端呈现，同时记录用户对推荐内容的反馈行为以供模型后续训练使用。各模块通过数据接口联动，构成完整的数据流闭环，确保推荐结果实时性与个性化水平。

（二）推荐策略与模型集成路径

在推荐策略设计中，系统采用协同过滤与内容推荐融合的混合模型路径。针对平台已有活跃用户，系统优先使用基于用户的协同过滤方法，通过构建用户—课程交互矩阵，结合余弦相似度计算方法，识别兴趣相近用户的学习行为，预测目标用户的潜在偏好课程。在数据稀疏或新用户场景下，系统切换至基于内容的推荐策略，通过课程标签与用户画像之间的关键词匹配实现个性化推送。此外，系统嵌入基于规则的逻辑补充机制，结合课程热度、更新频率与用户学习进度动态调整推荐优先级。模型集成层中，采用加权调度方式实现算法融合，由平台运营策略设定基础权重参数，同时引入A/B 测试结果进行在线校准。

（三）系统部署架构与数据流设计

系统采用三层架构设计，包括数据处理层、 业务逻辑层与接口展示层，确保推荐服务的高可用性与可维护性。数据层部署在分布式数据库 及推荐结果缓存，并定期与学习管理系统进行数据同步[2]。 业务 务节点，分别处理用户画像生成、模型推理调度与结果融 PI 与 WebSocket 通信支持，向前端系统实时推送 推荐结果 户行为由前端实时采集并传入Kafka消息队列，进入数据预处理模块后同步写入存储与 模型推理结果通过缓存系统返回用户端。

二、面向在线教育平台的课程推荐软件系统的优化研（一）冷启动与数据稀疏问题的优化策略

在在线教育平台中，新用户或新课程尚无行为数据，导致推荐系统难以精准匹配学习资源，构成冷启动问题；同时，长期不活跃用户或长尾课程也容易导致数据稀疏，影响协同过滤模型效果[3]。为此，系统在用户冷启动环节设计了兴趣引导机制，通过注册引导问卷、课程浏览轨迹采样与初始偏好标签选择，引导用户完成最小量级有效行为采集，用于构建基础兴趣画像。在新课程上线阶段，平台采用课程内容自动标签提取与结构化语义匹配策略，将课程文本通过BERT 模型嵌入至知识图谱中，建立与现有课程的语义关联，辅助推荐路径。为缓解系统整体稀疏性，推荐算法引入用户—课程交互图，并使用图神经网络（GNN）进行潜在关联预测，通过图中高阶邻居关系补全用户兴趣特征。同时，系统设置行为回流阈值，当用户浏览、跳转或收藏操作未形成有效学习行为时，也将以权重调低的方式纳入推荐模型训练，提升数据利用效率。

（二）推荐精度与个性化程度的提升方法

提升推荐精度的核心在于精确刻画用户兴趣并动态追踪其变化轨迹。系统首先基于多维标签体系构建用户兴趣模型，将用户行为分为显性行为（如评分、点赞）与隐性行为（如浏览、停留时间），并采用时序加权机制进行兴趣强度量化。同时，为实现个性化内容匹配，平台引入知识图谱辅助内容语义建模，通过实体关系图将课程知识点与用户学习路径进行结构化关联，实现个性驱动下的语义推荐[4]。针对个性化推荐易陷入兴趣“窄化”的问题，系统设置兴趣拓展模块，引入基于用户画像相似群体的“跨兴趣领域引导”机制，实现内容适度多样化，提升用户内容接受宽容度。在具体实践中，系统在某高校MOOC 平台上线阶段应用此策略，针对学习“编程语言基础”的用户，推荐路径在用户完成Java 课程学习后，主动引入与数据结构相关的课程内容，并通过图神经网络识别其与Java 编程中“集合框架”章节的高频共现关系，实现内容语义的延伸推荐。

（三）系统响应性能与可扩展性的优化措施

系统响应性能与可扩展性直接影响推荐服务的稳定性与用户体验。在计算效率方面，推荐引擎部署采用轻量化模型与异步计算机制，将协同过滤与语义建模任务解耦处理，利用模型量化、向量索引优化等手段压缩推理延迟。针对高并发访问场景，系统构建局部缓存机制与热点数据预取策略，减少重复计算频率，提高常用推荐结果的即时响应能力。在架构层面，推荐系统采用微服务分布式部署，拆分为模型服务、数据服务与接口服务，并结合容器化管理平台进行弹性扩展，以满足平台用户规模增长的动态需求[5]。为保障推荐任务分发效率，引入基于请求优先级的资源调度机制，将计算资源根据用户类型、推荐周期及行为密度进行动态调控，实现推荐路径的负载均衡与响应时间优化。系统在技术路径上强调解耦、异步与弹性，从平台长远发展视角确保推荐能力的持续可扩展性与高性能运行。

结语：面向在线教育平台的课程推荐软件系统，既是技术系统的集成成果，也是教学服务智能化的关键支撑。通过在系统设计上构建清晰的模块结构与数据流程，在技术优化上解决冷启动、推荐精度和系统响应瓶颈，可有效提升平台的个性化推荐能力与用户满意度。研究表明，推荐系统需从结构合理性与技术适应性双维度协同推进，才能实现持续可用与扩展演进。在未来，结合多模态数据、深度语义理解与实时学习机制，将进一步推动推荐系统的智能化水平。

参考文献：

[1]杨兴.在线教育课程推荐算法研究及系统设计与开发[D].中国地质大学(北京),2022.

[2]史晴.基于个性化推荐的在线教育系统设计与实现[D].西北师范大学,2021.

[3]崔天明,刘玮.基于大数据技术的个性化在线教育系统设计[J].现代电子技术,2021,44(05):175-180.

[4]李园伟,陈毛毛,高运星.在线教育背景下学习支持服务体系构建研究[J].继续教育研究,2025,(03):103-107.

[5]尤耀华.人工智能在在线教育个性化推荐系统中的应用[J].中国宽带,2024,20(03):103-105.