个性化课程推荐系统是一种利用用户个人学习偏好、历史行为数据和课程内容信息，通过算法模型进行智能分析和处理的在线教育平台功能。该系统旨在为用户选择最适合其个人需求和兴趣的教育内容，提升学习效率和体验。系统通过收集用户的浏览历史、课程信息、论坛反馈等数据，运用机器学习、数据挖掘等技术对用户行为进行模式识别，构建起用户画像。结合课程的难度、主题、教师质量、互动性等多维度特征，系统能够实现动态的课程匹配与推荐。个性化推荐不仅提高了用户找到合适课程的几率，还有助于教育机构更好地理解用户需求，优化课程设置，实现教育资源的有效分配。随着人工智能技术的不断发展，个性化课程推荐系统正逐步向着更加智能化、精准化方向发展，成为现代在线教育不可或缺的一部分。
本文主要讨论了以Java为编程语言，Springboot为框架，MySQL数据库以及开发易于使用的个性化课程推荐系统建设计划的主要思想。管理系统可以帮助用户快速准确地了解课程推荐信息。在这篇文章中系统研究的背景和意义、开发技术、系统分析、数据库设计、详细的系统设计等信息系统的设计和开发过程的焦点。
