个性化课程资源推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐课程,用户兴趣模型,余弦相似度,SSM框架的论文, 主要内容为当前,信息技术与教育教学正处于高速融合时期,传统的教育方式已经无法满足人们对个性化资源的需求。在此背景下,个性化课程资源共享平台迅速发展。然而,随着资源共享平台的不断增加,网络共享资源的数量也逐年稳步增长,这使得“信息超载”问题更加严重;同时,由于网络课程平台往往只提供线上授课视频,随着学生兴趣的不断变化,学生无法与教师进行线下面对面的沟通交流,这使得学习成效显微。为了更好的管理课程资源,充分发挥高校课程的实用价值以及使用效率,为广大学生与课程资源提供一个高效便捷的接口,满足不同学生在学习方面的差异性需求,开发一款面向在校学生的课程资源推荐系统具有显著价值。本文针对目前基于内容的推荐算法不能解决用户兴趣漂移、网络课程资源共享平台无法直接与线下课堂进行联系,以及高校课堂的上课人数有限、不能充分发挥课程价值等问题,设计并实现了个性化的课程资源推荐系统。论文的主要工作包括以下四个方面:1.阅读了大量的相关文献,对目前存在的推荐算法有着深刻的理解;通过浏览并参考部分课程共享网络平台,对现有的课程推荐系统进行初步探究;分析课程资源的特点并在校园开展调研得到系统的需求分析。2.根据前期的需求分析,对系统的总体架构进行设计。系统在Java EE平台上搭建SSM框架,在此基础上对功能模块和数据库展开设计。系统的主要功能包括:用户注册与登录、课程检索功能、查看浏览历史、推荐课程功能、学习资料共享、课程评分模块以及后台管理功能等。3.根据系统的总体设计,实现了课程资源推荐系统。本系统使用Eclipse Mars.1和MySQL 5进行程序开发和数据库表的设计;在tomcat服务器下运行,各模块的功能以图示的方式展示;对关键代码进行讲解,最后对系统进行外部测试,从而完成了整个课程资源推荐系统的设计与实现。4.论文创新点:第一,本文针对目前基于内容的推荐算法中存在“用户兴趣漂移”的问题,提出一种结合课程相似度和用户兴趣模型来计算相似度的方法。第二,本文根据学校课程资源的实际特点和属性,同时利用改进的算法,设计并实现了个性化课程资源推荐系统。第三,系统完成并投入使用后,可以解决现有的网络课程资源共享平台无法直接与线下课堂进行联系的问题。
个性化课程资源推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐课程,用户兴趣模型,余弦相似度,SSM框架的论文, 主要内容为当前,信息技术与教育教学正处于高速融合时期,传统的教育方式已经无法满足人们对个性化资源的需求。在此背景下,个性化课程资源共享平台迅速发展。然而,随着资源共享平台的不断增加,网络共享资源的数量也逐年稳步增长,这使得“信息超载”问题更加严重;同时,由于网络课程平台往往只提供线上授课视频,随着学生兴趣的不断变化,学生无法与教师进行线下面对面的沟通交流,这使得学习成效显微。为了更好的管理课程资源,充分发挥高校课程的实用价值以及使用效率,为广大学生与课程资源提供一个高效便捷的接口,满足不同学生在学习方面的差异性需求,开发一款面向在校学生的课程资源推荐系统具有显著价值。本文针对目前基于内容的推荐算法不能解决用户兴趣漂移、网络课程资源共享平台无法直接与线下课堂进行联系,以及高校课堂的上课人数有限、不能充分发挥课程价值等问题,设计并实现了个性化的课程资源推荐系统。论文的主要工作包括以下四个方面:1.阅读了大量的相关文献,对目前存在的推荐算法有着深刻的理解;通过浏览并参考部分课程共享网络平台,对现有的课程推荐系统进行初步探究;分析课程资源的特点并在校园开展调研得到系统的需求分析。2.根据前期的需求分析,对系统的总体架构进行设计。系统在Java EE平台上搭建SSM框架,在此基础上对功能模块和数据库展开设计。系统的主要功能包括:用户注册与登录、课程检索功能、查看浏览历史、推荐课程功能、学习资料共享、课程评分模块以及后台管理功能等。3.根据系统的总体设计,实现了课程资源推荐系统。本系统使用Eclipse Mars.1和MySQL 5进行程序开发和数据库表的设计;在tomcat服务器下运行,各模块的功能以图示的方式展示;对关键代码进行讲解,最后对系统进行外部测试,从而完成了整个课程资源推荐系统的设计与实现。4.论文创新点:第一,本文针对目前基于内容的推荐算法中存在“用户兴趣漂移”的问题,提出一种结合课程相似度和用户兴趣模型来计算相似度的方法。第二,本文根据学校课程资源的实际特点和属性,同时利用改进的算法,设计并实现了个性化课程资源推荐系统。第三,系统完成并投入使用后,可以解决现有的网络课程资源共享平台无法直接与线下课堂进行联系的问题。
个性化课程资源推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐课程,用户兴趣模型,余弦相似度,SSM框架的论文, 主要内容为当前,信息技术与教育教学正处于高速融合时期,传统的教育方式已经无法满足人们对个性化资源的需求。在此背景下,个性化课程资源共享平台迅速发展。然而,随着资源共享平台的不断增加,网络共享资源的数量也逐年稳步增长,这使得“信息超载”问题更加严重;同时,由于网络课程平台往往只提供线上授课视频,随着学生兴趣的不断变化,学生无法与教师进行线下面对面的沟通交流,这使得学习成效显微。为了更好的管理课程资源,充分发挥高校课程的实用价值以及使用效率,为广大学生与课程资源提供一个高效便捷的接口,满足不同学生在学习方面的差异性需求,开发一款面向在校学生的课程资源推荐系统具有显著价值。本文针对目前基于内容的推荐算法不能解决用户兴趣漂移、网络课程资源共享平台无法直接与线下课堂进行联系,以及高校课堂的上课人数有限、不能充分发挥课程价值等问题,设计并实现了个性化的课程资源推荐系统。论文的主要工作包括以下四个方面:1.阅读了大量的相关文献,对目前存在的推荐算法有着深刻的理解;通过浏览并参考部分课程共享网络平台,对现有的课程推荐系统进行初步探究;分析课程资源的特点并在校园开展调研得到系统的需求分析。2.根据前期的需求分析,对系统的总体架构进行设计。系统在Java EE平台上搭建SSM框架,在此基础上对功能模块和数据库展开设计。系统的主要功能包括:用户注册与登录、课程检索功能、查看浏览历史、推荐课程功能、学习资料共享、课程评分模块以及后台管理功能等。3.根据系统的总体设计,实现了课程资源推荐系统。本系统使用Eclipse Mars.1和MySQL 5进行程序开发和数据库表的设计;在tomcat服务器下运行,各模块的功能以图示的方式展示;对关键代码进行讲解,最后对系统进行外部测试,从而完成了整个课程资源推荐系统的设计与实现。4.论文创新点:第一,本文针对目前基于内容的推荐算法中存在“用户兴趣漂移”的问题,提出一种结合课程相似度和用户兴趣模型来计算相似度的方法。第二,本文根据学校课程资源的实际特点和属性,同时利用改进的算法,设计并实现了个性化课程资源推荐系统。第三,系统完成并投入使用后,可以解决现有的网络课程资源共享平台无法直接与线下课堂进行联系的问题。
基于个性化推荐的在线教学系统研究与实现
这是一篇关于个性化推荐算法,混合推荐,余弦相似度,在线教学系统,多终端的论文, 主要内容为近几年随着互联网的飞速发展,“互联网+”逐渐渗入人们日常生活中,“互联网+教育”解决了传统线下教育对时间、空间的局限性,2019年疫情的出现进一步推动了我国线上教育的发展。为了解决线上教学系统的资源危机,提升用户体验,将推荐算法应用于在线教学系统。本文分析推荐算法的基础理论,研究学者们对推荐算法的改进方案,通过对比四种经典推荐算法不同场景下的推荐效果,选取混合推荐算法。为了使在线教学系统更好的向用户推荐课程,对混合推荐算法改进,解决教学系统冷启动问题和课程推荐长尾问题。首先选取多次混合推荐算法。混合推荐第一次混合将个性化推荐与热门推荐分区混合,其中热门推荐通过统计课程报名人数最多的前三门课程,在首页轮播图内向所有用户推荐相同的热门课程,个性化推荐通过分析用户评分、标签等行为数据,在首页精选栏内向用户个性化推荐课程。第二次混合在个性化推荐中将物品协同过滤推荐与基于内容的推荐条件分支混合,对于新用户和新课程没有或者较少行为数据,重点使用基于内容的推荐通过打标签的方式向用户推荐课程,对于老用户和老课程系统中收集了大量的行为数据,优先使用基于物品的协同过滤推荐,通过分析用户对课程的评分矩阵计算物品相似度,从而向用户推荐近邻课程。其次针对课程推荐算法改进了课程余弦相似度计算模型。考虑到用户对课程评分次数以及用户对不同课程评分时间间隔对课程相似度计算的影响,降低活跃用户对余弦相似度的贡献,给予用户在不同时间段对课程评分的时间衰减惩罚。通过改进混合推荐算法和相似度计算模型,课程推荐结果的误差值、召回率和精确率均优于其他算法模型。最后基于个性化在线教学系统采用前后端分离的方式,后端选取了分布式架构Springboot+Mybatis框架,前端选取了基于Vue.js开发且支持多终端运行的Uni-app框架。通过需求分析确定了个性化在线教学系统以农村中小学生为主要服务对象,进而设计推荐系统的总体架构和功能模块以及数据库表结构,实现了用户注册、登录和个人中心功能模块,课程发布、热门推荐、个性化推荐、问答以及评分等功能模块。图[39]表[20]参[67]
基于个性化推荐的在线教学系统研究与实现
这是一篇关于个性化推荐算法,混合推荐,余弦相似度,在线教学系统,多终端的论文, 主要内容为近几年随着互联网的飞速发展,“互联网+”逐渐渗入人们日常生活中,“互联网+教育”解决了传统线下教育对时间、空间的局限性,2019年疫情的出现进一步推动了我国线上教育的发展。为了解决线上教学系统的资源危机,提升用户体验,将推荐算法应用于在线教学系统。本文分析推荐算法的基础理论,研究学者们对推荐算法的改进方案,通过对比四种经典推荐算法不同场景下的推荐效果,选取混合推荐算法。为了使在线教学系统更好的向用户推荐课程,对混合推荐算法改进,解决教学系统冷启动问题和课程推荐长尾问题。首先选取多次混合推荐算法。混合推荐第一次混合将个性化推荐与热门推荐分区混合,其中热门推荐通过统计课程报名人数最多的前三门课程,在首页轮播图内向所有用户推荐相同的热门课程,个性化推荐通过分析用户评分、标签等行为数据,在首页精选栏内向用户个性化推荐课程。第二次混合在个性化推荐中将物品协同过滤推荐与基于内容的推荐条件分支混合,对于新用户和新课程没有或者较少行为数据,重点使用基于内容的推荐通过打标签的方式向用户推荐课程,对于老用户和老课程系统中收集了大量的行为数据,优先使用基于物品的协同过滤推荐,通过分析用户对课程的评分矩阵计算物品相似度,从而向用户推荐近邻课程。其次针对课程推荐算法改进了课程余弦相似度计算模型。考虑到用户对课程评分次数以及用户对不同课程评分时间间隔对课程相似度计算的影响,降低活跃用户对余弦相似度的贡献,给予用户在不同时间段对课程评分的时间衰减惩罚。通过改进混合推荐算法和相似度计算模型,课程推荐结果的误差值、召回率和精确率均优于其他算法模型。最后基于个性化在线教学系统采用前后端分离的方式,后端选取了分布式架构Springboot+Mybatis框架,前端选取了基于Vue.js开发且支持多终端运行的Uni-app框架。通过需求分析确定了个性化在线教学系统以农村中小学生为主要服务对象,进而设计推荐系统的总体架构和功能模块以及数据库表结构,实现了用户注册、登录和个人中心功能模块,课程发布、热门推荐、个性化推荐、问答以及评分等功能模块。图[39]表[20]参[67]
基于协同过滤的分布式电影推荐系统设计与实现
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,余弦相似度,MapReduce的论文, 主要内容为随着互联网的普及和互联网技术的高速发展,各种各样的互联网应用正在逐渐渗透到我们的日常生活中,悄然改变着我们的生活方式。互联网信息种类复杂而繁多,网上购物时商品五花八门,如何帮助用户从中找到自己真正需要的商品,成为研发人员所面临的一个问题。推荐系统正是在这种背景下产生的。推荐系统通过对用户及其行为的分析为用户推荐商品,推荐算法有很多种,在业界应用最广泛、最成功的是协同过滤推荐。互联网数据爆炸式的增长,使得传统技术开始面临大数据的挑战,传统的推荐系统也在受到大数据的困扰,计算更加耗时,冷启动问题和矩阵稀疏问题更难解决。Hadoop是Apache的顶级项目,是目前比较流行且成熟的开源分布式平台。MapReduce是谷歌提出的分布式计算编程模型,它将一个任务拆分成多个子任务,分布式地运行于多个服务器节点上,以此提升数据计算和处理能力。在Hadoop平台上运行MapReduce任务是比较常用的大数据处理方法,这种方法也为推荐系统所面临的大数据问题提供了研究和实践的思路。本文研究工作由两部分组成。第一部分是推荐算法的研究与改进。首先分析和研究了常用的推荐算法,阐述了推荐算法中的关键问题,如实验方法和测评方法、冷启动问题、混合推荐技术等。然后重点研究了基于物品的协同过滤算法,并针对传统余弦相似度算法的不足,以用户评分基准值和用户评分时间两个特征作为出发点,提出了改进的余弦相似度算法。接下来,将MapReduce思想运用到传统的基于物品的协同过滤推荐算法中,实现了分布式的物品协同过滤算法。最后,对算法改进进行了实验。通过对比平均误差,证明改进后的余弦相似度算法提高了预测准确度;通过在Hadoop集群上运行分布式的算法,对比运行耗时等数据,证明分布式的物品协同过滤算法在大数据量时性能优于传统算法。本文研究工作的第二部分是电影推荐系统的设计与实现。系统整体架构中包括用户模型、电影模型、推荐引擎、离线计算模块、数据同步模块、数据转换模块、缓存模块、用户行为收集和反馈模块等。前端使用HTML5技术,采用响应式设计,使得系统可以适配包括PC、平板、手机等大多数设备。最后对系统实现进行了功能性测试,各功能模块运行正常。
测试业务管理系统的设计与实现
这是一篇关于测试业务,管理系统,余弦相似度,结构相似性,孪生神经网络的论文, 主要内容为随着软件测试行业的蓬勃发展,各种自动化测试工具也在不断兴起,软件测试自动化水平也在不断提高。但部分企业和实验室依旧采用线下方式进行测试业务流程的管理,这大大降低了业务的效率。同时,基于UI的回归测试和兼容测试会产生大量的重复图片,人为判别需要花费大量的时间。针对上述问题,本文设计并实现了一个测试业务管理系统。本文的主要工作如下:(1)实现了测试业务管理系统的设计方案,并完成了测试业务管理系统的前端开发,该系统能够记录和管理从签订合同到最后的报告生成的全部过程。系统能够严格控制业务的状态转移,并记录各个状态的中间文件,保证用户能够正确地实施流程;(2)本文采用了图形学和深度学习的方法来判别回归测试和兼容测试的结果。对于回归测试,首先使用余弦相似度算法对测试结果进行分类,然后使用结构相似性算法来判断图片之间的差异。最后,对某个App的回归测试结果进行计算分析,平均准确率达到90%以上。至于兼容测试,本文首先利用部分常用App的自动化测试结果构建数据集,接着使用孪生神经网络进行训练。最后,使用未参与训练的图片进行测试,并绘制PR曲线。结果显示准确率为79%。本系统采用前后端分离的架构,前端使用Vue.js框架,后端则使用Spring Cloud框架,本人主要负责系统的设计,前端系统的开发,部分后端系统的开发和回归及兼容测试结果判别算法的设计与实现。本文首先介绍了自动化判别回归测试结果和辅助判别兼容测试结果的算法设计与实现。其次分析了测试业务管理系统的需求,结合用例图详细说明系统中委托任务管理、项目管理、报告管理、待确认事项管理等功能性需求,并分析系统中性能、安全等非功能性需求。其次,根据需求分析设计并分层描述了系统总体架构,并且划分了功能模块;接着通过E-R图描述数据库中实体关系;最后根据RESTful规范设计模块间接口。再次,详细设计与实现系统中各功能模块的前端部分。继次,简单地说明了系统测试环境,并详细地设计了测试用例对系统中各功能模块进行测试。最后,总结论文工作内容,并简单阐述系统开发过程中待改进的方面。
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