【原创定制】基于知识图谱的bilibili B站C语言课程资源推荐系统 | 大数据毕业设计 hadoop spark hive 协同过滤推荐

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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）：】

importpandas as pd from django.httpimportJsonResponse from sklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarity from .modelsimportUserBehavior, CourseResource def recommend_courses(request, user_id): behaviors=UserBehavior.objects.values("user_id","course_id","score")data=pd.DataFrame(list(behaviors))ifdata.empty:returnJsonResponse({"code":200,"data":[]})matrix=data.pivot_table(index="user_id",columns="course_id",values="score",aggfunc="sum",fill_value=0)ifuser_id notinmatrix.index: hot_ids=CourseResource.objects.order_by("-collect_count").values_list("id",flat=True)[:10]returnJsonResponse({"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")returnJsonResponse({"code":200,"data":list(courses)})

2. C语言知识图谱可视化展示功能【代码如下（ 示例）：】

from django.httpimportJsonResponse from .modelsimportKnowledgePoint, 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=[]forpointinpoints: 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=[]forrelationinrelations: links.append({"source":str(relation.source_id),"target":str(relation.target_id),"label":{"show":True,"formatter":relation.relation_type},"lineStyle":{"curveness":0.15}})returnJsonResponse({"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}returnmapping.get(category,0)

8、结语（文末获取源码）

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