一种基于数据挖掘的教育课程推荐方法与系统

本发明公开了一种基于数据挖掘的教育课程推荐方法与系统，具体技术方案如下：通过采集课程访问量和完成率等热度指标数据，经深度学习模型处理得到课程热度值。热度值超阈值时，增加课程动态权重系数并优化。融合优化权重系数和用户特征，用自适应学习算法判断匹配度，生成初步推荐课程列表。利用词嵌入技术矢量转换，计算语义匹配分数，超阈值则定制课程内容。分析定制课程的知识依赖关系和难度递进关系，采用路径规划算法优化学习顺序，提取序列效果数据，调整课程位置，最终形成精准的教育课程推荐方案。本发明显著提升了课程推荐的精准性与学习路径的科学性，增强了用户学习体验与效果。