《高校大数据整合与抽取推荐——理论与方法技术》张文德著/武汉大学出版社2024年8月版/99.00元

　　ISBN：9787307243330

　　○石琰灵

　　在高等教育迈入智慧化、数据化新时代的背景下，《高校大数据整合与抽取推荐——理论与方法技术》应运而生。该书由张文德教授等人执笔，系统论述了高校大数据的整合范式、信息抽取机制以及推荐系统的构建路径，既具理论深度，又富工程实用价值。书中立足于高校典型业务场景，以数据驱动为核心，以问题导向为突破口，从高校数据孤岛现象出发，构建了覆盖数据融合、内容提取、知识挖掘与智能推荐的全链条研究体系，尤其在语义挖掘、用户画像、情感计算等关键技术应用方面具有突出创新性。此书是继《教育大数据概论》《智慧教育数据治理》等著作后，又一部聚焦高校信息系统融合发展的代表性成果。

　　范式先行，打通壁垒：高校数据整合路径明晰

　　在大数据治理中，整合异构、分散且冗余的教育数据始终是基础性挑战。该书在第二章至第四章中集中探讨了高校数据整合的问题，尤其通过构建“高校数据精简整合系统范式”，对无主键与有主键数据整合策略进行了系统阐释。书中创新性地结合了SOM自组织映射算法与BP神经网络，实现了跨数据源字段类型的精准匹配，补足了传统主键连接法在高校复杂业务系统中的适配不足问题。此外，作者在整合过程中强调了数据质量控制，通过重复记录识别、空值补齐、异常点检测等技术实现预处理闭环，确保了数据整合后的一致性与可用性。这一系统性设计使数据整合从“拼接式对接”向“语义理解式融合”迈进，充分体现了作者对教育数据语义复杂性的深刻理解。该部分内容为高校构建数据中台、实现教育资源可视化治理提供了结构性支撑。

　　挖掘语义，描绘画像：评价挖掘方法细腻

　　书中第五章至第七章聚焦于信息抽取与推荐的关键技术路径，全面展示了基于文本挖掘与用户行为分析的推荐策略。这一部分最大的亮点，是将深度学习技术应用于高校教学评价的自然语言处理任务中。作者采用BiLSTM-CRF序列标注模型提取学生评论中的评价词与评价对象，不仅提升了信息抽取的准确度，也为后续画像建构提供了结构化语义基础。此外，该书提出了“双重注意力网络”建模策略，将词级注意力与交互注意力机制叠加，使学习者与课程之间的语义匹配更为细致。这种建模方式融合了用户静态属性（如学习背景）与动态行为（如评论文本与评分）数据，构建多层次用户画像，不仅提升了个性化推荐的精度，也增强了推荐解释性，契合教育推荐场景“可信、可解释、可演进”的新需求。

　　尤其值得一提的是，该书还结合BERT-WWM情感分析方法，对MOOC平台上的学习评论进行主观态度量化。这种方式将非结构化评价信息成功嵌入到推荐模型中，突破了以往只依赖评分和点击行为构建推荐系统的局限，显著提高了推荐系统的灵敏度与适应性。相关章节为学界提供了可复用的建模思路与数据标注逻辑，是近年来高校推荐系统研究的重要补充。

　　模型精巧，实证扎实：推荐实验数据翔实

　　《高校大数据整合与抽取推荐》不仅具备理论与方法的系统建构，更以翔实的实证数据支撑方法有效性。第八章通过MOOC平台的真实数据集，对比多个主流推荐算法在不同评价指标（如NDCG、Recall、Precision）下的性能表现，展示了作者提出的融合语义与行为的多通道推荐模型在精度与召回率方面均显著优于传统模型。尤其在冷启动用户场景下，基于用户评论建模的推荐方式展现出更强的鲁棒性，为解决推荐系统冷启动难题提供了可行路径。

　　实证部分同时展示了图卷积神经网络在学习者与课程之间潜在关系建模方面的优势。作者巧妙地将评论语义嵌入图结构中，模拟信息传播路径，并与传统协同过滤模型做出区分。在实验方法设计上，涵盖了数据预处理、模型训练、调参策略与性能评价等多个维度，实验流程严谨，具有高度可重复性。此种扎实的实证支撑大大增强了书中理论模型的说服力与推广价值。

　　当然，从读者使用体验出发，某些部分如算法数学推导略显简略，对于缺乏技术基础的教育管理者或信息系统实践人员而言，可能存在理解门槛。但这种简约并未影响全书的表达主旨，反而为不同层次读者留出了深入阅读与再建构的空间。

　　《高校大数据整合与抽取推荐》是一部融理论深度、方法先进与实证扎实于一体的学术著作。它以高校真实业务场景为出发点，整合信息技术与教育科学，搭建了一个可拓展、可复制的高校大数据处理与服务推荐框架。书中系统提出了数据整合范式、评价信息抽取方法及智能推荐算法路径，为国内教育信息化、教育大数据领域提供了理论指导与实践样本，具有广泛的学术价值与推广意义。