随着在线教育的蓬勃发展，海量的网课资源在为学习者提供便利的也带来了“信息过载”与“选择困难”的挑战。如何高效地为用户筛选并推荐符合其兴趣与学习需求的课程，成为提升在线教育平台用户体验与学习效率的关键。本项目旨在设计与实现一个基于Python Flask框架的网课个性化推荐系统，以解决上述问题，为计算机专业毕业设计提供一个从开题到实现的完整实践案例，并探讨其作为一项计算机系统服务的应用价值。

一、 项目背景与意义

在线教育平台汇聚了涵盖不同学科、难度、风格的课程，用户往往需要花费大量时间浏览和筛选。一个缺乏个性化引导的系统，容易导致用户迷失在海量信息中，学习路径中断，平台用户粘性下降。个性化推荐系统通过分析用户的历史行为数据（如浏览、收藏、评分、完成情况）、个人属性（如专业背景、学习目标）以及课程内容特征，能够主动预测用户的潜在兴趣，实现“千人千面”的智能课程推送。这不仅能显著提升用户的学习体验与效率，还能增加平台的课程完成率与商业价值。

选择Python Flask框架作为系统实现的基础，主要基于其轻量、灵活、易于快速开发的特性，非常适合构建Web服务原型和中小型应用。Flask的简洁性使得开发者能够将主要精力集中在推荐算法与业务逻辑的实现上。本项目的完成，不仅能够提供一个功能完整的毕业设计作品，更能深入理解推荐系统的基本原理、Web开发流程以及将算法模型转化为实际服务的系统工程方法。

二、 系统核心设计

本系统设计遵循典型的Web应用分层架构，主要包含以下几个核心模块：

1. 数据层：负责课程信息、用户信息、用户-课程交互行为数据（隐式反馈如点击、观看时长，显式反馈如评分、评论）的存储与管理。计划使用MySQL关系型数据库存储结构化数据（用户档案、课程元数据），并可能结合Redis进行缓存优化，以提升推荐接口的响应速度。

1. 算法层（核心）：这是系统的“大脑”，负责生成个性化推荐列表。计划采用混合推荐策略以克服单一算法的局限性：

• 协同过滤推荐：基于用户行为数据，计算用户或课程之间的相似度。“用户-课程”评分矩阵是核心数据。计划实现基于物品的协同过滤（Item-CF），即“喜欢了A课程的用户也喜欢了B课程”，其稳定性通常优于基于用户的协同过滤。

• 基于内容的推荐：分析课程自身的特征（如标题、简介、标签、所属学科、难度等级），并与用户历史偏好课程的特征进行匹配。这可以有效解决新课程或冷启动用户的推荐问题。

• 混合推荐：将上述两种或多种推荐算法的结果进行加权融合、切换或分层，以期获得更稳定、更准确的推荐效果。例如，新用户优先使用基于内容或热门课程推荐，待积累足够行为数据后，再逐步引入协同过滤的结果。

1. 应用服务层：基于Flask框架构建，提供RESTful API接口。核心接口包括：用户注册/登录、课程详情浏览、用户行为记录、获取个性化推荐列表（如“猜你喜欢”、“与你兴趣相似的用户也在学”）、反馈收集（评分/不喜欢）等。该层负责接收前端请求，调用算法层模型，并与数据层交互，返回处理结果。

1. 表现层：即用户交互界面。计划开发一个简洁的前端页面（可使用HTML/CSS/JavaScript及如Bootstrap等框架），用于展示课程信息、收集用户行为、呈现个性化推荐结果，并通过Ajax技术与后端Flask API进行异步通信。

三、 技术实现方案

• 后端框架：Python Flask，配合扩展如Flask-SQLAlchemy（ORM）、Flask-Login（用户会话管理）、Flask-RESTful（构建API）等。
• 核心算法库：Pandas、NumPy用于数据处理；Scikit-learn用于特征工程和部分基础模型；Surprise库（专注于推荐系统）可用于快速实现和评测协同过滤算法。
• 数据处理与存储：MySQL，PyMySQL或SQLAlchemy驱动；Redis（可选，用于缓存热门推荐或会话）。
• 开发与部署：使用Git进行版本控制；项目可在本地运行，也可使用Gunicorn等WSGI服务器配合Nginx部署到云服务器（如腾讯云、阿里云ECS），使其成为可远程访问的计算机系统服务。

四、 毕业设计工作分解

1. 开题阶段：完成选题背景、意义、国内外研究现状分析，明确系统目标、功能需求，设计系统总体架构与技术路线，撰写开题报告。
2. 程序开发阶段：

• 搭建Flask开发环境，设计数据库表结构并实现。

• 实现数据爬取或模拟数据生成模块，构建实验数据集。

• 实现核心推荐算法（Item-CF、内容推荐），并进行离线测试与评估（使用准确率、召回率、覆盖率等指标）。

• 实现Flask后端API，将算法模块集成到Web服务中。

• 开发基础前端界面，实现与后端的联调。

1. 论文撰写阶段：将整个设计、实现、测试、优化的过程进行系统化。论文结构应包括：绪论、相关技术与理论、系统需求分析、系统总体设计、系统详细设计与实现、系统测试与结果分析、与展望。重点阐述推荐算法的选择、实现与优化过程，以及系统作为服务的完整性与可用性。
2. 答辩与演示：准备答辩材料，并对系统进行现场功能演示，展示其个性化推荐效果。

五、 与展望

本项目通过设计并实现一个基于Flask的网课个性化推荐系统，完整涵盖了从问题分析、方案设计、算法实现、系统开发到服务部署的软件工程全流程。它不仅是符合要求的计算机专业毕业设计，更是一个具有实际应用潜力的“计算机系统服务”原型。系统可从以下几方面进行深化：引入更先进的深度学习推荐模型（如神经网络协同过滤）；增加实时推荐能力，对用户近期行为做出更灵敏的反应；结合知识图谱，挖掘课程间更深层次的语义关联；以及强化A/B测试框架，持续优化推荐策略，从而为用户提供更加精准、智能的学习导航服务。