本发明涉及音乐课程推荐，尤其涉及一种基于知识图谱的音乐教学推荐方法及系统。
背景技术：
1、随着音乐教学领域的不断发展，个性化、智能化的教学推荐系统逐渐成为提高学习效果的关键。然而，传统的音乐教学推荐方法通常基于简单的用户偏好和历史记录，缺乏对学习课程资源和知识体系的深度理解，现有的技术中存在着对音乐教学资源组织、挖掘和个性化推荐的不足。
技术实现思路
1、基于此，本发明有必要提供一种基于知识图谱的音乐教学推荐方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于知识图谱的音乐教学推荐方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取学生音乐学习历史数据，并对学生音乐学习历史数据进行课程兴趣爱好分析，得到学生音乐课程兴趣爱好数据；对学生音乐学习历史数据进行知识水平评估，得到学生音乐知识水平数据；
4、步骤s2：获取音乐教学课程信息数据，并基于学生音乐课程兴趣爱好数据以及学生音乐知识水平数据对音乐教学课程信息数据进行知识图谱构建，以得到学生音乐课程推荐知识图谱；
5、步骤s3：对音乐教学课程信息数据进行乐理演奏评估，得到音乐课程乐理演奏技巧水平数据；基于音乐课程乐理演奏技巧水平数据对学生音乐课程推荐知识图谱进行能力难度推荐指数计算，得到学生音乐课程演奏难度推荐指数；
6、步骤s4：基于学生音乐课程演奏难度推荐指数利用协同过滤推荐算法对学生音乐课程推荐知识图谱进行课程推荐处理，以得到学生音乐教学课程推荐结果数据；将学生音乐教学课程推荐结果数据传输至云平台进行个性化展示，以执行相应的个性化音乐教学课程推荐作业。
7、本发明首先通过获取学生音乐学习历史数据，包括收集了学生参与的音乐课程活动、课程学习内容、课程成绩以及学习时长等信息，从而形成了详尽的音乐学习历史数据集，这包括学生参与的音乐课程类型、学习内容、以及活动参与情况等细致信息，从而为后续分析提供了全面的数据基础保障。同时，通过对学生音乐学习历史数据进行课程兴趣爱好分析，可以推断出学生对不同类型、风格和内容的音乐课程的兴趣程度，从而形成学生音乐课程兴趣爱好数据。并且，还进行了知识水平评估，这有助于了解学生在音乐领域的知识储备和水平，从而得到学生音乐知识水平数据，这两方面的数据为后续的个性化推荐提供了重要基础，使得推荐结果更加符合学生的兴趣和能力水平。其次，通过获取音乐教学课程信息数据，这包括各种不同类型和难度的音乐课程，从而加深了对音乐教学资源组织和挖掘的理解，并通过结合学生音乐课程兴趣爱好数据和音乐知识水平数据，构建了学生音乐课程推荐知识图谱，这个知识图谱能够将音乐教学课程与学生的兴趣和知识水平联系起来，为后续的推荐过程提供了关键信息，使得推荐更加个性化和准确。然后，通过对音乐教学课程信息数据进行乐理演奏评估，可以获取音乐课程的乐理演奏技巧水平数据，能够基于音乐理论知识评估学生的演奏能力水平，从而更好地了解学生的实际技能水平，为个性化学习和教学提供支持。通过结合音乐课程乐理演奏技巧水平数据对学生音乐课程推荐知识图谱内的音乐课程节点进行能力难度推荐指数计算，能够根据学生的实际能力水平，为其推荐适合的音乐课程，确保学习内容既具有挑战性又不至于过于困难，从而提高学习效果和学生满意度。最后，基于计算得到的学生音乐课程演奏难度推荐指数利用协同过滤推荐算法对学生音乐课程推荐知识图谱进行课程推荐处理，这个过程结合了学生的兴趣、知识水平和课程难度，为学生提供了个性化的音乐教学课程推荐结果数据。此外，还通过将这些推荐结果数据传输至云平台进行个性化展示，学生可以直观地了解推荐的课程，从而执行相应的个性化音乐教学课程推荐作业。整个过程使得音乐教学课程推荐更加智能、个性化，能够更好地满足学生的学习需求，提升学习效果和体验，从而能够提高个性化推荐的精确性和完整性。
8、优选地，本发明还提供了一种基于知识图谱的音乐教学推荐系统，用于执行如上所述的基于知识图谱的音乐教学推荐方法，该基于知识图谱的音乐教学推荐系统包括：
9、学生音乐学习水平分析模块，用于获取学生音乐学习历史数据，并对学生音乐学习历史数据进行课程兴趣爱好分析，得到学生音乐课程兴趣爱好数据；对学生音乐学习历史数据进行知识水平评估，从而得到学生音乐知识水平数据；
10、音乐课程知识图谱构建模块，用于获取音乐教学课程信息数据，并基于学生音乐课程兴趣爱好数据以及学生音乐知识水平数据对音乐教学课程信息数据进行知识图谱构建，以得到学生音乐课程推荐知识图谱；
11、音乐课程演奏能力评估模块，用于对音乐教学课程信息数据进行乐理演奏评估，得到音乐课程乐理演奏技巧水平数据；基于音乐课程乐理演奏技巧水平数据对学生音乐课程推荐知识图谱进行能力难度推荐指数计算，从而得到学生音乐课程演奏难度推荐指数；
12、课程演奏难度过滤推荐模块，用于基于学生音乐课程演奏难度推荐指数利用协同过滤推荐算法对学生音乐课程推荐知识图谱进行课程推荐处理，以得到学生音乐教学课程推荐结果数据；将学生音乐教学课程推荐结果数据传输至云平台进行个性化展示，以执行相应的个性化音乐教学课程推荐作业。
13、综上所述，本发明提供了一种基于知识图谱的音乐教学推荐系统，该基于知识图谱的音乐教学推荐系统由学生音乐学习水平分析模块、音乐课程知识图谱构建模块、音乐课程演奏能力评估模块以及课程演奏难度过滤推荐模块组成，能够实现本发明所述任意一种基于知识图谱的音乐教学推荐方法，用于联合各个模块上运行的计算机程序之间的操作实现一种基于知识图谱的音乐教学推荐方法，系统内部结构互相协作，学生音乐学习水平分析模块通过收集学生音乐学习历史数据，实现了对学生音乐学习兴趣爱好和知识水平的深入分析。首先，对学生音乐学习历史数据进行课程兴趣爱好分析，系统能够准确捕捉学生对不同音乐课程的兴趣程度，为个性化教学提供了基础。同时，该模块对学生音乐学习历史数据进行知识水平评估，这一评估过程有助于了解学生在音乐知识领域的熟练程度，为后续的个性化推荐提供了关键的信息。其次，音乐课程知识图谱构建模块在获取音乐教学课程信息数据的基础上，结合学生音乐课程兴趣爱好数据和知识水平数据，构建了学生音乐课程推荐知识图谱。这一图谱不仅包含了学生感兴趣的课程，还考虑了学生的知识水平，为学生提供了更加个性化和有针对性的音乐学习建议。而音乐课程演奏能力评估模块则通过对音乐教学课程信息数据进行乐理演奏评估，获得了音乐课程乐理演奏技巧水平数据，这为评估学生在演奏方面的技能水平提供了客观依据，并为后续的课程推荐提供了关键的演奏难度信息。基于音乐课程乐理演奏技巧水平数据计算学生音乐课程演奏难度推荐指数，这一指数考虑了学生的个体差异，为定制化的课程推荐提供了更为准确和有效的依据。最后，课程演奏难度过滤推荐模块利用协同过滤推荐算法对学生音乐课程推荐知识图谱进行过滤推荐，这一过程不仅提高了推荐的个性化程度，还能够更好地匹配学生的兴趣和能力水平，为学生提供更加符合其需求的音乐教学课程。此外，还通过将学生音乐教学课程推荐结果数据传输至云平台进行个性化展示，模块实现了对学生的定制化音乐教学课程推荐，这一个性化展示过程不仅提供了方便的访问途径，还为学生和教师提供了及时的反馈和调整机会，促进了更加有效的音乐学习过程。总体而言，这一学生音乐学习水平分析模块为音乐教学个性化提供了全面而深入的支持，有效地促进了学生的音乐学习体验和成就，这样能够大大减少重复工作和人力投入，能够快速有效地提供更准确、更高效的音乐教学推荐过程，从而简化了基于知识图谱的音乐教学推荐系统的操作流程。
1.一种基于知识图谱的音乐教学推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的音乐教学推荐方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的音乐教学推荐方法，其特征在于，步骤s13中的课程兴趣系数计算公式具体为：
4.根据权利要求2所述的基于知识图谱的音乐教学推荐方法，其特征在于，步骤s15包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的音乐教学推荐方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于知识图谱的音乐教学推荐方法，其特征在于，步骤s25包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于知识图谱的音乐教学推荐方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于知识图谱的音乐教学推荐方法，其特征在于，步骤s35中的难度推荐指数计算公式具体为：
9.根据权利要求1所述的基于知识图谱的音乐教学推荐方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
10.一种基于知识图谱的音乐教学推荐系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于知识图谱的音乐教学推荐方法，该基于知识图谱的音乐教学推荐系统包括：
