一种基于大数据的民商法学习推荐方法及系统

一种基于大数据的民商法学习推荐方法及系统，包括以下步骤：获取用户学习行为数据及民商法知识库数据，构建多维学习特征数据集；对多维学习特征数据集进行标准化处理，生成结构化特征矩阵；基于结构化特征矩阵构建用户知识掌握度画像，生成用户‑知识点关联图谱；根据用户‑知识点关联图谱构建混合推荐模型，生成个性化学习路径；实时接收用户反馈数据并更新推荐模型参数，动态调整学习路径。本发明通过多维学习特征数据集与改进的TF‑IDF算法实现数据精细化建模；基于动态权重融合推荐模型与实时反馈机制优化学习路径适配；依托模块化架构与合规校验单元保障高并发处理与内容安全，最终构建高效、自适应且合规的智能推荐系统。