一种基于大语言模型的课程推荐方法

本发明公开了一种基于大语言模型的课程推荐方法，包括：1、构建学习者‑课程序列数据库；2、构建课程序列去噪模块，用于从课程序列中过滤噪声课程；3、构建课程依赖‑增强学习兴趣模块，用于构建课程依赖图并捕获动态学习兴趣；4、构建兴趣‑目标对比学习模块，用于缩小学习者的潜在课程选择范围；5、构建预测模块，用于得到学习者选择课程的预测概率；6、训练所述课程推荐网络，以得到最优课程推荐模型，用于预测学习者选择下一门课程的课程推荐方案。本发明有助于对学习者的学习兴趣和目标进行更精确的建模，能显著提升课程推荐的准确率。