文/李莉 金肯職業(yè)技術(shù)學(xué)院

　　摘要：為解決計(jì)算機(jī)類課程數(shù)字化資源推薦中的冷啟動(dòng)、資源關(guān)聯(lián)性弱、動(dòng)態(tài)適應(yīng)性不足等問題，本文采用基于特征解耦與動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整的Vanilla算法，結(jié)合用戶行為建模、多資源特征庫構(gòu)建、動(dòng)態(tài)反饋優(yōu)化方法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)類課程專屬推薦系統(tǒng)。通過解析Vanilla算法對編程知識層級化特征提取適配機(jī)制，構(gòu)建包含用戶行為分析與建模、課程資源集成與特征庫構(gòu)建、Vanilla算法推薦引擎、自適應(yīng)優(yōu)化等功能模塊架構(gòu)，系統(tǒng)測試發(fā)現(xiàn)，本系統(tǒng)準(zhǔn)確率為68.3%、召回率為72.1%，用戶滿意度達(dá)88.6%，高于協(xié)同過濾（UserCF）算法和深度矩陣分解（deep matrix factorization，DMF）算法，可解決知識依賴關(guān)系建模不足和學(xué)習(xí)周期動(dòng)態(tài)跟蹤缺失等資源推薦痛點(diǎn)。

　　關(guān)鍵詞：Vanilla算法；用戶行為分析；課程資源推薦系統(tǒng)

　　引言

　　在計(jì)算機(jī)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中，海量教學(xué)資源與個(gè)性化學(xué)習(xí)需求之間的結(jié)構(gòu)性矛盾日益凸顯，傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)因算法機(jī)制局限難以應(yīng)對計(jì)算機(jī)類課程特有的知識關(guān)聯(lián)復(fù)雜性與技能遞進(jìn)動(dòng)態(tài)性。當(dāng)前教育推薦技術(shù)主要沿用通用領(lǐng)域的協(xié)同過濾或內(nèi)容推薦方法，未能充分考慮編程知識的層級化特征、實(shí)驗(yàn)資源操作依賴關(guān)系及學(xué)習(xí)路徑的動(dòng)態(tài)演變規(guī)律，造成冷啟動(dòng)效應(yīng)明顯、知識要素耦合失配、推薦結(jié)果滯后學(xué)習(xí)者能力進(jìn)化等問題[1]。本文借助Vanilla算法在特征解耦與動(dòng)態(tài)建模方面的優(yōu)勢，探索其在計(jì)算機(jī)類課程資源推薦場景中的適應(yīng)性改造路徑。

　　1. Vanilla算法支持下計(jì)算機(jī)類課程數(shù)字化資源推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

　　1.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

　　本系統(tǒng)采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，主要分為資源存儲層、特征處理層、算法計(jì)算層、應(yīng)用交互層的四級結(jié)構(gòu)（如表1所示）。資源存儲層主要集成課程知識圖譜與多源異構(gòu)資源庫，依托Neo4j圖數(shù)據(jù)庫建立知識點(diǎn)依賴關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，采用圖注意力機(jī)制提取資源語義特征；特征處理層部署有動(dòng)態(tài)特征解耦模塊，通過門控循環(huán)單元對用戶行為日志進(jìn)行時(shí)序建模，生成包含編程技能水平、知識掌握階段的多維度特征向量；算法計(jì)算層作為架構(gòu)核心，將Vanilla算法的靜態(tài)特征分離器與動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整器并行部署，利用張量分解技術(shù)將用戶特征向量與資源特征矩陣投影至低秩子空間進(jìn)行相似度匹配；應(yīng)用交互層主要功能是整合推薦結(jié)果生成與反饋收集功能，采用微服務(wù)架構(gòu)封裝RESTful API接口，支持跨平臺資源推送與用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)的異步回傳[2]。

　　1.2 系統(tǒng)軟件功能模塊設(shè)計(jì)

　　1.2.1 用戶行為分析與建模模塊

　　用戶行為分析與建模模塊作為推薦系統(tǒng)的核心數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，主要功能是多源行為數(shù)據(jù)的采集、清洗、特征提取，通過構(gòu)建動(dòng)態(tài)用戶畫像實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)意圖的精準(zhǔn)刻畫。該模塊的設(shè)計(jì)基于Flume+Kafka構(gòu)建分布式日志采集系統(tǒng)，實(shí)時(shí)捕獲用戶在課程平臺的操作行為，如視頻觀看時(shí)長、代碼提交頻率、調(diào)試錯(cuò)誤類型等，同時(shí)結(jié)合OpenTelemetry規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)化埋點(diǎn)數(shù)據(jù)格式，采用Spark Structured Streaming進(jìn)行流式數(shù)據(jù)處理[3]。在特征工程層面，該模塊包含基礎(chǔ)屬性（專業(yè)背景、已修課程）、行為統(tǒng)計(jì)（資源點(diǎn)擊熵、學(xué)習(xí)時(shí)長方差）、深層語義（代碼復(fù)雜度分析、錯(cuò)誤模式聚類）的三級特征體系。建模階段部署雙層GRU網(wǎng)絡(luò)，第一層提取短期行為序列的局部模式，第二層捕獲長期學(xué)習(xí)路徑的全局趨勢，從而輸出包含技能水平向量、知識掌握度矩陣、興趣偏好分布的用戶動(dòng)態(tài)畫像，動(dòng)態(tài)用戶畫像生成可表示為

　?。?）

　　式中，f為映射函數(shù)；ut為多維向量，表示為最終輸出的用戶動(dòng)態(tài)畫像；h2t轉(zhuǎn)換為用戶的動(dòng)態(tài)畫像向量；c是特征處理模塊的額外輸入。

　　1.2.2 課程資源集成與特征庫構(gòu)建模塊

　　課程資源集成與特征庫構(gòu)建模塊主要功能是構(gòu)建多模態(tài)融合管道實(shí)現(xiàn)異構(gòu)資源的標(biāo)準(zhǔn)化處理與語義特征提取，模塊基于Apache NiFi的數(shù)據(jù)流引擎自動(dòng)化采集MOOC視頻、GitHub代碼庫、實(shí)驗(yàn)文檔等九類計(jì)算機(jī)課程資源，并采用OpenCV幀采樣分析視頻操作演示的關(guān)鍵步驟，利用ANTLR解析器生成代碼資源的抽象語法樹以提取編程范式特征[4]，從而為推薦算法提供涵蓋語法基礎(chǔ)、算法邏輯、工程實(shí)踐等多粒度語義的特征輸入[5]。

　　1.2.3 Vanilla算法推薦引擎模塊

　　Vanilla算法推薦引擎模塊采用離線、在線混合計(jì)算架構(gòu)實(shí)現(xiàn)教育場景下的實(shí)時(shí)推薦服務(wù)，設(shè)計(jì)基于TensorFlow Serving模型部署的框架，將算法拆解為特征投影器、相似度計(jì)算器、動(dòng)態(tài)調(diào)整器三個(gè)核心組件[6]。特征投影器主要通過張量分解技術(shù)將用戶行為特征向量與資源語義特征矩陣映射至低秩子空間，利用正交約束消除編程知識要素間的隱性耦合，計(jì)算用戶與資源之間的相似度。計(jì)算可表示為

　?。?）

　　式中，為用戶u對資源r的預(yù)測評分；u為用戶的特征向量（如興趣偏好、行為模式等），uT表示為用戶u的特征向量的轉(zhuǎn)置；r是資源的特征向量（如課程內(nèi)容、難度等）；Wr是資源特征矩陣的權(quán)重；bu、br分別是用戶和資源的偏置項(xiàng)。公式（2）通過將用戶和資源的特征向量進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，并引入偏置項(xiàng)來進(jìn)一步調(diào)整推薦評分[7]。

　　1.2.4 自適應(yīng)優(yōu)化模塊

　　自適應(yīng)優(yōu)化模塊通過構(gòu)建實(shí)時(shí)反饋驅(qū)動(dòng)的閉環(huán)調(diào)優(yōu)機(jī)制實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能提升，主要基于Kafka+Flume的反饋數(shù)據(jù)管道實(shí)時(shí)捕獲用戶評分、資源停留時(shí)長、知識點(diǎn)關(guān)聯(lián)操作等多維度交互信號，并采用滑動(dòng)時(shí)間窗口劃分近遠(yuǎn)期行為數(shù)據(jù)集，結(jié)合課程知識圖譜解析反饋與教學(xué)目標(biāo)的語義關(guān)聯(lián)度[8]。模型還部署了增量式雙階段優(yōu)化器[9]，第一階段通過SHAP值歸因分析識別特征貢獻(xiàn)度偏差，動(dòng)態(tài)調(diào)整Vanilla算法中的特征權(quán)重矩陣；第二階段利用課程大綱約束規(guī)則過濾違反教學(xué)時(shí)序的推薦結(jié)果，當(dāng)監(jiān)測到特定資源差評率閾值突破或特征分布偏移時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)基于歷史版本的模型回滾與告警通知[10]。

　　2. 系統(tǒng)測試

　　2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境部署與過程設(shè)計(jì)

　　本次測試在金肯職業(yè)技術(shù)學(xué)院進(jìn)行，采用Docker容器化技術(shù)構(gòu)建包含8節(jié)點(diǎn)集群的實(shí)驗(yàn)環(huán)境（CPU：Intel Xeon Gold 6226R，GPU：NVIDIA A100-PCIE），集成MongoDB 5.0、Neo4j 4.4、Redis 6.2組成分布式數(shù)據(jù)服務(wù)層。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集涵蓋32門計(jì)算機(jī)課程、6.7萬條多模態(tài)資源、1.2萬用戶歷時(shí)18個(gè)月行為日志，通過時(shí)間窗口對數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，即80%數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練、20%作為測試集；對比實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)選取協(xié)同過濾（UserCF）、深度矩陣分解（DMF）算法，針對冷啟動(dòng)場景（新用戶占比15%）、知識連貫性場景（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法類資源）、動(dòng)態(tài)適應(yīng)性場景（用戶技能突變期）三類典型教育推薦任務(wù)，設(shè)置準(zhǔn)確率、召回率、教學(xué)合規(guī)率、用戶滿意度四項(xiàng)核心指標(biāo)。

　　2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

　　如表2所示，本系統(tǒng)與協(xié)同過濾（UserCF）算法和深度矩陣分解（DMF）算法進(jìn)行對比。冷啟動(dòng)場景下，本系統(tǒng)準(zhǔn)確率為68.3%，召回率為72.1%，相比UserCF提高了19.7%、22.4%，相比DMF提高了16.2%、18.3%。知識連貫性場景中，本系統(tǒng)教學(xué)合規(guī)率為89.2%，較DMF提升了34.2%。動(dòng)態(tài)適應(yīng)性場景中，本系統(tǒng)F1值為82.5%，用戶滿意度為88.6%，相比UserCF分別提高了20.8%、16.5%，相比DMF分別提高了19.7%、14.3%。結(jié)果表明，本系統(tǒng)在冷啟動(dòng)、知識連貫性、動(dòng)態(tài)適應(yīng)性等場景中均優(yōu)于傳統(tǒng)算法，能提高推薦的精準(zhǔn)度與用戶滿意度。

　　3. 實(shí)踐案例分析

　　3.1 數(shù)字圖書館計(jì)算機(jī)類課程資源推薦項(xiàng)目

　　筆者參與金肯職業(yè)技術(shù)學(xué)院數(shù)字圖書館“C語言課程資源庫”建設(shè)項(xiàng)目期間，發(fā)現(xiàn)平臺雖集成教材、視頻、習(xí)題等5類資源（日均訪問量1200次以上），卻面臨推薦效能瓶頸。例如，新生因無歷史行為數(shù)據(jù)造成首頁推薦點(diǎn)擊率不足8%；傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法機(jī)械推送“指針進(jìn)階教程”至未掌握基礎(chǔ)語法的學(xué)生，造成高達(dá)42%的放棄率；學(xué)生實(shí)驗(yàn)課技能突增后系統(tǒng)仍持續(xù)推薦基礎(chǔ)內(nèi)容，資源匹配延遲超72小時(shí)。針對上述問題，項(xiàng)目組基于Vanilla算法構(gòu)建課程知識圖譜，解析指針知識的層級依賴關(guān)系，設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)能力評估規(guī)則，通過捕獲代碼調(diào)試時(shí)長、代碼復(fù)制頻率及編譯報(bào)錯(cuò)類型等23項(xiàng)隱性學(xué)習(xí)信號，重構(gòu)用戶-資源特征映射模型。項(xiàng)目實(shí)施后，新生推薦點(diǎn)擊率提升至35%，知識連貫性違規(guī)率下降61%，系統(tǒng)響應(yīng)延遲縮短至15分鐘內(nèi)。

　　3.2 在線教育平臺編程課程學(xué)習(xí)路徑斷裂

　　筆者為金肯職業(yè)技術(shù)學(xué)院在線教育平臺優(yōu)化“Java進(jìn)階課程”學(xué)習(xí)路徑時(shí)，發(fā)現(xiàn)課程雖涵蓋微服務(wù)、分布式等6大模塊（注冊用戶數(shù)為1.2萬），但因路徑僵化導(dǎo)致完課率長期低于15%。該課程主要存在以下問題：系統(tǒng)統(tǒng)一推送Spring Cloud教程，未區(qū)分Web開發(fā)與移動(dòng)開發(fā)方向?qū)W習(xí)者差異；項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)中未基于Git提交記錄動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦，且同時(shí)推薦視頻、文檔、代碼庫引發(fā)認(rèn)知過載，用戶日均學(xué)習(xí)時(shí)長為44.4分鐘，遠(yuǎn)低于60分鐘的基本標(biāo)準(zhǔn)。為此，筆者團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用Vanilla算法構(gòu)建動(dòng)態(tài)路徑引擎，解耦資源形式與內(nèi)容層級（基礎(chǔ)/進(jìn)階），設(shè)計(jì)漸進(jìn)式推薦接口。優(yōu)化后完課率從15%提升至41.7%（絕對提升26.7個(gè)百分點(diǎn)），用戶日均學(xué)習(xí)時(shí)長從44.4分鐘回升至58.7分鐘，提升率為32%，認(rèn)知過載投訴率從每月127例（優(yōu)化前峰值）下降68%至41例，并實(shí)現(xiàn)Web與移動(dòng)開發(fā)方向個(gè)性化學(xué)習(xí)樹覆蓋率達(dá)93%，Git提交質(zhì)量關(guān)聯(lián)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目匹配準(zhǔn)確率達(dá)89%。

　　結(jié)語

　　本文構(gòu)建了基于Vanilla算法的計(jì)算機(jī)類課程數(shù)字化資源推薦系統(tǒng)，旨在借助特征解耦機(jī)制破解資源屬性耦合難題，以動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整策略攻克學(xué)習(xí)能力演進(jìn)跟蹤瓶頸，結(jié)合知識圖譜增強(qiáng)推薦邏輯合規(guī)性，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本系統(tǒng)在準(zhǔn)確率、召回率等核心指標(biāo)的優(yōu)勢，研究成果可為構(gòu)建智能教育生態(tài)提供理論支撐。

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　　作者簡介：李莉，本科，高級實(shí)驗(yàn)師，164836974@qq.com，研究方向：軟件設(shè)計(jì)與開發(fā)。

　　基金項(xiàng)目：江蘇高校哲學(xué)社會科學(xué)研究項(xiàng)目——基于教師能力提升與學(xué)生自主學(xué)習(xí)的數(shù)字化資源庫的創(chuàng)新研究一以計(jì)算機(jī)類課程為例（編號：2023SJYB0859）。

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