基于图神经网络的个性化课程推荐算法研究

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摘要：随着在线教育平台的快速发展，学习者面临课程资源过载与学习路径迷航的挑战，个性化课程推荐成为提升学习效率与用户体验的关键技术。文章提出一种基于图神经网络的双通道图学习框架，其核心创新在于：通过构建局部图捕捉用户与课程的显式交互特征，同时构建全局图提取课程间的高阶邻域表示，双图协同工作以深入挖掘用户-课程交互中的复杂关系，并引入注意力机制进一步细化和聚焦用户兴趣表示。（剩余9388字）

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