一种基于协同图卷积和学习风格的课程推荐方法

本发明公开了一种基于图卷积网络和学习风格的课程推荐方法，包括如下步骤：步骤1、预测评分，将来自学习者相连的课程嵌入信息编码为学习者的一阶嵌入信息，并通过一阶嵌入信息得到高阶嵌入信息；将高阶嵌入信息中的每一阶嵌入信息通过聚合函数聚合到单个向量中得到聚合嵌入表示；对学习者和课程的聚合嵌入表示进行内积运算，得到学习者对该课程的预测评分；步骤2、分别定义学习者概要和课程概要，计算学习风格向量，根据学习者学习风格向量和课程学习风格向量，得到课程学习风格相似度评分；步骤3、通过学习风格相似度评分对预测评分列表进行优化，得到协同预测评分，该方法解决基于图卷积网络推荐算法忽略学习者自身学习模式的问题。