一种基于图卷积神经网络的MOOC推荐方法

摘要

本发明针对推荐系统在MOOC课程推荐中应用的问题，公开了一种基于图卷积神经网络的MOOC推荐方法，属于深度学习推荐系统领域。该方法首先对用户在MOOC平台与项目交互的二分图进行数据增强得到两个子视图，在子视图和原始二分图上使用图卷积神经网络来提取节点的表征，然后构造自监督学习辅助任务，将推荐系统的监督学习任务和自监督学习任务联合起来，构成多任务学习的范式，最后对目标用户进行推荐。本发明方法能够缓解在线教育领域数据稀疏性的问题，提高模型对于长尾项目的推荐准确性和对于噪声数据的鲁棒性，为学习者提供个性化的推荐学习服务，实现个性化教育。