基于数据挖掘的课程推荐系统研究本研究设计并开发了一套基于先进数据挖掘技术的智能化课程推荐系统。该系统创新性地采用了协同过滤算法与内容推荐算法相结合的混合推荐策略，通过深度分析学生在学习平台上的历史行为数据（包括选课记录、学习时长、测试成绩等）以及课程的多维度特征（如课程难度、知识领域、授课方式等），构建了精准的学生画像和课程知识图谱。系统实现了从数据采集、清洗与预处理、特征工程构建、推荐模型训练到个性化推荐结果生成的完整技术闭环。在系统开发过程中，我们特别注重推荐算法的可解释性和推荐结果的多样性，并通过多组对照实验验证了系统在不同场景