一种基于用户偏好的注意力网络的推荐课程系统

本发明涉及课程推荐领域，公开了一种基于用户偏好的注意力网络的推荐课程系统，包括用户偏好传播模块，通过知识图谱的不同关系进行传播探寻用户潜在偏好的课程，丰富用户的偏好表示；项目邻居增强模块，通过捕捉目标课程的高阶相邻项目，聚合相邻项目之间的相关性，生成最终的候选课程；预测模块，基于融合后的用户和项目表示，输出用户选择候选课程的预测；本发明不仅有效地扩展用户偏好以解决稀疏性问题，而且能够挖掘出知识图谱实体之间的高阶结构信息和语义信息以提高侧边信息的利用率。