一种基于混合算法的选课推荐方法

本发明公开了一种基于混合算法的选课推荐方法，包括通过并行式混合推荐策略结合多源数据集合获取课程候选推荐子列表，并根据设定预设用户目标需求，基于用户画像收集并获取课程候选推荐子列表的动态权重数据；并将所述用户画像与用户目标需求作为特征数据，将动态权重数据作为标签数据得到数据样本集，根据数据样本集对预设的轻量级权重预测模型进行训练获取课程推荐模型，以得到课程候选推荐子列表的动态权重数据；基于评分值与动态权重数据获取个体化选课推荐列表以实现对用户的推荐选课。解决了现有技术单一维度推荐存在偏差，不能多方面考虑全面课程的推荐逻辑，在新课程或跨学科场景下推荐精度骤降以及可解释性缺失等问题。