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文章目录
- 1、B站C语言课程资源推荐系统 -前言介绍
-
- 1.1背景
- 1.2课题功能、技术
- 1.3 意义
- 2、B站C语言课程资源推荐系统 -研究内容
- 3、B站C语言课程资源推荐系统 -开发技术与环境
- 4、B站C语言课程资源推荐系统 -功能介绍
- 5、B站C语言课程资源推荐系统 -论文参考
- 6、B站C语言课程资源推荐系统 -成果展示
-
- 6.1演示视频
- 6.2演示图片
- 7、代码展示
- 8、结语（文末获取源码）
本次文章主要是介绍基于知识图谱的bilibili B站C语言课程资源推荐系统
1、B站C语言课程资源推荐系统 -前言介绍
1.1背景
随着在线教育平台的快速发展，Bilibili（B站）已积累了大量优质的C语言课程视频、编程案例、习题讲解及学习经验分享资源。由于课程资源数量多、发布者水平不一、内容粒度不同，学习者在查找适合自身基础、学习目标和兴趣偏好的资源时，往往需要投入较多时间进行筛选。传统的分类检索和热门排序方式虽然能够帮助用户快速定位资源，但无法充分结合用户的观看记录、收藏行为、学习进度及相似用户偏好进行个性化推荐。同时，C语言知识点之间存在前驱、后继和包含等关联关系，若缺少结构化知识展示，学习者难以形成清晰的知识体系。因此，有必要开发一套面向C语言学习场景的个性化资源推荐系统，利用大数据分析、知识图谱和推荐算法，为用户提供更加精准、高效和智能的学习资源服务。
1.2课题功能、技术
本课题设计并实现了一个基于大数据的Bilibili B站C语言课程资源推荐系统，系统采用B/S架构，以Python为开发语言，后端使用Django框架，前端采用Vue技术进行页面交互设计，数据库选用MySQL。系统通过Pandas对用户学习行为数据、课程资源数据和收藏数据进行清洗、转换及统计分析，并结合Hadoop和Spark对学习记录等大规模数据进行离线分析处理。在知识图谱模块中，系统构建C语言知识点、课程资源及其关系数据，形成包含、前驱和后继等关系，并实现知识图谱的可视化展示。在推荐模块中，采用基于用户的协同过滤推荐算法，根据用户收藏、浏览和学习等行为，计算用户之间的相似度，为用户推荐其可能感兴趣的C语言课程资源。此外，系统还提供登录注册、热门资源推荐、收藏管理、学习公告、AI智能咨询等用户功能，以及用户管理、资源管理、分类管理、公告管理、词云统计、学习数据统计和大屏可视化展示等后台管理功能。
1.3 意义
本系统的实现具有一定的实际应用价值和研究意义。一方面，系统能够对分散的B站C语言课程资源进行集中管理和分类展示，降低学习者筛选课程的时间成本，帮助用户更快找到符合自身需求的学习资源。另一方面，基于用户协同过滤的个性化推荐机制能够充分利用用户行为数据，提高资源推荐的针对性与准确性；知识图谱则将复杂的C语言知识点关系以可视化形式呈现，有助于学习者理解知识结构、明确学习路径并查漏补缺。同时，系统结合Pandas、Hadoop和Spark等数据处理技术，实现了对学习数据的分析与挖掘，为管理人员了解课程热度、用户学习情况和资源质量提供数据支持。该系统可为C语言在线学习平台的智能化建设提供参考，也为教育资源推荐系统的设计与实现提供实践依据。
2、B站C语言课程资源推荐系统 -研究内容
1、数据采集：数据采集主要围绕C语言课程资源、课程分类、视频作者、视频播放量、点赞量、收藏量及用户学习行为等信息展开。系统可通过整理公开课程资源数据或导入已采集的数据文件，统一保存资源标题、简介、标签、封面、链接及统计指标等字段，为后续的数据分析、知识图谱构建和个性化推荐提供基础数据支持。 2、数据清洗与处理：数据清洗与处理使用Pandas完成，对原始课程资源和用户行为数据中的空值、重复值、异常值及格式不统一等问题进行处理。系统对播放量、收藏量、学习时长等字段进行数值化转换，并根据用户浏览、收藏和学习记录构建用户—资源行为矩阵。同时，利用Hadoop和Spark对较大规模学习记录进行统计和分析。 3、数据可视化：数据可视化模块采用Vue前端页面结合图表组件实现，主要展示课程词云、课程分类占比、热门课程排行、作者发布数量、视频播放量分布以及用户学习数据统计等内容。知识图谱可视化展示C语言知识点及其关联关系，大屏模块则从课程、作者和视频等多个维度直观呈现平台资源与学习行为分析结果。 4、模型构建：模型构建主要包括C语言知识图谱构建和个性化推荐模型构建两部分。知识图谱以知识点为节点，建立知识点之间的前驱、后继和包含关系，并将相关数据保存至MySQL数据库。推荐模块采用基于用户的协同过滤算法，通过计算用户行为相似度，寻找相近用户喜欢的课程资源，并生成个性化推荐结果。 5、Web系统开发：Web系统采用B/S架构进行开发，后端基于Python和Django框架实现用户认证、资源管理、推荐服务及数据接口等业务逻辑，前端使用Vue构建用户端和管理端页面。MySQL用于存储用户、课程资源、分类、收藏记录、学习公告及知识图谱关系等数据，系统可通过PyCharm完成开发、调试与维护工作。
3、B站C语言课程资源推荐系统 -开发技术与环境
- 开发语言：Python
- 大数据：Hadoop+Spark+Hive
- 数据处理：pandas
- 后端框架：Django
- 前端：Vue
- 数据库：MySQL
- 机器学习算法：构建知识图谱、课程推荐使用协同过滤算法、AI智能咨询
- 开发工具：Pycharm
4、B站C语言课程资源推荐系统 -功能介绍
（创新点亮点：构建知识图谱、课程推荐使用协同过滤算法、AI智能咨询） （1）知识图谱构建/知识图谱可视化展示：使用Python构建C语言知识图谱，包含知识点节点及其前驱、后继、包含等关系，存储于MySQL数据库。 （2）数据处理：使用Pandas完成用户学习行为数据、资源数据的清洗与分析。 （3）大数据处理：使用Hadoop和Spark技术对用户学习记录等数据进行分析处理。 （4）用户功能：登录注册、热门课程资源推荐、收藏课程资源、查看学习公告、AI智能咨询。 （5）管理员功能：用户管理、学习资源管理、资源分类管理、学习公告管理、知识图谱可视化展示、可视化分析（课程词云统计、学习数据统计）、系统维护管理。 （6）个性化推荐：使用协同过滤推荐算法，为用户推荐最适合的学习资源。 （7）大屏可视化展示：课程分析、作者分析、视频分析 
5、B站C语言课程资源推荐系统 -论文参考
6、B站C语言课程资源推荐系统 -成果展示
6.1演示视频
演示视频连接
6.2演示图片
☀️登录☀️ 
☀️知识图谱☀️ 
☀️大屏☀️ 
☀️可视化分析☀️
☀️数据管理☀️ 
7、代码展示
1.基于用户协同过滤的个性化课程推荐功能【代码如下（示例）：】
import pandas as pd
from django.http import JsonResponse
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from .models import UserBehavior, CourseResource
def recommend_courses(request, user_id):
behaviors = UserBehavior.objects.values(
"user_id", "course_id", "score"
)
data = pd.DataFrame(list(behaviors))
if data.empty:
return JsonResponse({"code": 200, "data": []})
matrix = data.pivot_table(
index="user_id",
columns="course_id",
values="score",
aggfunc="sum",
fill_value=0
)
if user_id not in matrix.index:
hot_ids = CourseResource.objects.order_by(
"-collect_count"
).values_list("id", flat=True)[:10]
return JsonResponse({"code": 200, "data": list(hot_ids)})
similarity = cosine_similarity(matrix)
similarity_df = pd.DataFrame(
similarity, index=matrix.index, columns=matrix.index
)
target_similarities = similarity_df.loc[user_id].drop(user_id)
neighbor_ids = target_similarities.sort_values(
ascending=False
).head(20).index
neighbor_scores = matrix.loc[neighbor_ids].T.dot(
target_similarities.loc[neighbor_ids]
)
learned_ids = matrix.loc[user_id][
matrix.loc[user_id] > 0
].index.tolist()
result = neighbor_scores.drop(
labels=learned_ids, errors="ignore"
).sort_values(ascending=False).head(10)
courses = CourseResource.objects.filter(
id__in=result.index.tolist()
).values("id", "title", "cover", "author", "play_count")
return JsonResponse({"code": 200, "data": list(courses)})
from django.http import JsonResponse
from .models import KnowledgePoint, KnowledgeRelation
def knowledge_graph_data(request):
points = KnowledgePoint.objects.all().values(
"id", "name", "category", "description"
)
relations = KnowledgeRelation.objects.select_related(
"source", "target"
).all()
categories = [
{"name": "基础语法"},
{"name": "数据类型"},
{"name": "流程控制"},
{"name": "数组与字符串"},
{"name": "函数"},
{"name": "指针"},
{"name": "结构体"},
{"name": "文件操作"}
]
nodes = []
for point in points:
nodes.append({
"id": str(point["id"]),
"name": point["name"],
"value": point["description"] or point["name"],
"category": get_category_index(point["category"]),
"symbolSize": 45,
"draggable": True
})
links = []
for relation in relations:
links.append({
"source": str(relation.source_id),
"target": str(relation.target_id),
"label": {"show": True, "formatter": relation.relation_type},
"lineStyle": {"curveness": 0.15}
})
return JsonResponse({
"code": 200,
"message": "知识图谱数据获取成功",
"data": {
"categories": categories,
"nodes": nodes,
"links": links
}
})
def get_category_index(category):
mapping = {
"基础语法": 0, "数据类型": 1, "流程控制": 2,
"数组与字符串": 3, "函数": 4, "指针": 5,
"结构体": 6, "文件操作": 7
}
return mapping.get(category, 0)
8、结语（文末获取源码）
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