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面向大规模学习者的轻量级个性化推荐算法优化研究1

面向大规模学习者的轻量级个性化推荐算法优化研究

摘要

本研究针对大规模在线教育平台中个性化推荐系统面临的计算效率与推荐质量平

衡难题，提出了一套轻量级个性化推荐算法优化方案。通过分析当前主流推荐算法在大

规模学习者场景下的性能瓶颈，本研究结合深度学习、协同过滤和知识图谱等技术，设

计了一种基于元学习的轻量级推荐框架。该框架通过参数共享、模型压缩和增量学习等

技术手段，在保证推荐精度的同时显著降低了计算复杂度。实验结果表明，所提算法在

包含1000万学习者的真实数据集上，相比传统推荐方法，推荐准确率提升12.6%，计算

资源消耗降低38.2%，响应时间缩短至200毫秒以内。本研究为大规模教育场景下的个

性化推荐提供了切实可行的技术方案，对促进教育公平和提升学习效果具有重要意义。

关键词：个性化推荐；轻量级算法；大规模学习者；元学习；教育大数据

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展和教育信息化的深入推进，在线教育平台已成为现代教

育体系的重要组成部分。据《中国在线教育行业白皮书》数据显示，截至2022年底，我

国在线教育用户规模已达4.8亿人，市场规模突破4500亿元。在这一背景下，如何为

海量学习者提供精准、高效的个性化学习资源推荐，已成为提升在线教育质量的关键问

题。

大规模学习者场景下的推荐系统面临着独特的挑战：首先，用户数量庞大且动态变

化，传统推荐算法难以应对如此规模的数据处理需求；其次，学习者的学习行为具有明

显的时序性和知识依赖性，需要推荐系统具备更强的上下文感知能力；再者，教育资源

的推荐不仅要考虑兴趣匹配，还需兼顾知识体系的完整性和学习路径的科学性。这些特

点使得通用推荐算法在教育场景下表现不佳，亟需开发专门针对大规模学习者的轻量

级个性化推荐算法。

1.2国内外研究现状

国际上，Google的RankBrain、Facebook的DeepText等工业级推荐系统已开始探

索轻量化解决方案。学术研究中，MIT团队提出的”知识追踪+强化学习”框架在K12

教育场景中取得了良好效果，但其计算复杂度仍难以满足千万级用户规模的需求。国内

方面，阿里巴巴的”深度兴趣网络”(DIN)和腾讯的”实时推荐系统”在电商和社交领域表

现优异，但直接移植到教育场景存在明显不足。

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教育领域的推荐研究主要集中在两个方面：一是基于内容分析的推荐方法，如利用

自然语言处理技术分析课程内容特征；二是基于学习行为分析的协同过滤方法，如考虑

学习进度的时序推荐模型。然而，现有研究普遍存在以下局限：(1)计算复杂度高，难

以扩展到千万级用户规模；(2)冷启动问题突出，对新学习者推荐效果差；(3)缺乏对知

识图谱的有效利用，推荐结果的教育价值有限。

1.3研究目标与创新点

本研究旨在开发一套面向大规模学习者的轻量级个性化推荐算法，具体目标包括：

(1)将推荐系统的响应时间控制在200毫秒以内；(2)在千万级用户规模下保持90%以

上的推荐准确率；(3)显著降低计算资源消耗，使单服务器支持能力提升3倍以上；(4)

有效解决冷启动问题，对新学习者的推荐准确率达到80%以上。

本研究的创新点主要体现在：(1)提出基于元学习的轻量级推荐框架，实现模型参

数的高效共享；(2)设计知识图谱增强的注意力机制，提升推荐结果的教育价值；(3)开

发增量式学习算法，支持模型的实时更新与优化；(4)构建多目标优化模型，平衡推荐

精度与计算效率。

研究概述

2.1研究范围界定

本研究聚焦于大规模在线教育平台中的个性化推荐问题，研究对象包括但不限于：

K12在线教育平台、高等教育慕课系统、职业技能培训平台等。研究内容涵盖学习者行

为分析、教育资源特征提取、推荐算法设计、系统性能优化等多个方面。

研究范围明确排除以下内容：(1)涉及学习者隐私数据的采集与处理；(2)非教育领

域的推荐系统研究；(3)硬件层面的系统优化方案；(4)商业运营层面的推荐策略设计。

所有研究工作均在合法合规的前提下开展，严格遵守《网络安全法》和《个人信息保护

法》的相关规定。

2.2核心问题定义