摘要
在课程推荐领域，通常会遇到数据稀疏性和冷启动问题，导致推荐效果不理想。为此，基于端到端深度学习框架，提出一种融合课程知识图谱的深度卷积神经网络（KGCN-CR）。通过聚集课程实体邻域信息增强自身实体表示，获取学生个性化潜在兴趣。以慕课（MOOC）平台为例，通过爬取计算机类和艺术类学生的课程交互数据和课程属性，构建课程知识图谱作为辅助信息增强课程推荐的性能，分别使用18 135条交互数据以及44 600条课程属性进行试验。结果表明，KGCN-CR的ACC以及AUC分别达到了82.3%和78.2%，比SVD提升15%，精确率、召回率以及F1值也最优。因此，知识图谱作为辅助信息能有效提升课程推荐的性能，能较好解决数据稀疏性以及冷启动问题，并具有较好的推荐可解释性。
0 引言
随着“互联网+教育”模式的推