基于学习风格的中小学传统文化学习原型系统的设计与实现

这是一篇关于学习风格,传统文化,网络学习系统的论文, 主要内容为在全球化时代背景下,综合国力竞争激烈,加强文化软实力建设、增进文化认同和坚定文化自信是提高综合国力的重要途径。而中华民族优秀的传统文化正是我国文化软实力的集中体现。因此,加强中华优秀传统文化教育是当务之急.。此举将有利于青少年学生良好思想品德和行为习惯的养成,有利于培育和弘扬爱国主义精神,增强民族文化自信和价值观自信。随着“互联网+教育”的兴起,应用新兴技术手段建设中华传统文化网络教育平台将有效提升优秀传统文化的传播覆盖面。随物质生活水平的提高,人们对教育的需求逐渐从“标准化教学”向“个性化学习”转变。因此,网络教学支持系统也应顺应用户需求,变“标准化服务供给”为“个性化服务供给”。这就需要在网络教育中关注学生的个性特征,而学生的学习风格正是学生个性化特征的体现。基于以上论述,设计并开发出基于学习风格模型的中小学传统文化个性化学习系统具有一定的研究价值和社会价值。为保证研究顺利进行,采取了分阶段的形式开展实际工作,详情如下:(1)提出问题阶段该阶段的任务是查阅国内外关于学习风格及个性化学习系统的文献,掌握其研究现状,全面了解并整理国内外学者经典学习风格理论模型和测量工具在教育中的应用,为开发中小学传统文化个性化学习系统提供理论支持,进而确定了本论文研究的方向和重点。(2)理论分析阶段该阶段主要是加深对学习风格概念和分类的理解,通过对比分析选定感知形态理论——弗莱明学习风格理论。根据传统文化网络教育的特点对弗莱明学习风格模型进行修订,详述其分类和学习风格判定规则,进一步设计与VAR学习风格匹配的媒体资源呈现形式,为资源收集提供分类依据。(3)多媒体资源收集阶段该阶段采取行动研究法,采购了大量的传统文化书籍。根据VAR学习风格的特点,按小学初段、小学中段、小学高段、初中阶段和高中阶段分类整理传统文化经典内容。以《论语》为例,使用爬虫技术和手动收集的方式获取与学习风格匹配的音频、视频、文本、图片等多元化资源,借助Camtasia Studio 6录制了三节微课。(4)系统设计与开发阶段从设计者与开发者的角度对系统进行需求分析和设计,采用MyBatis+Spring MVC框架、选取Java系统开发语言,FreeMarker模板引擎生成HtmlWeb页面,Windows 7操作系统,Tomcat 8服务器,MySQL数据库,Eclipse开发平台,实现传统文化学习原型系统的开发。

基于学习风格的E-Learning推荐算法研究

这是一篇关于E-Learning,学习风格,隐式反馈,K-means聚类,协同过滤的论文, 主要内容为目前个性化推荐算法已经取得了非常广泛的应用,如电商平台的商品推荐、音乐推荐等。其中协同过滤推荐算法因其简单高效而受到研究者的青睐,但同时也存在一些不足之处,如冷启动和数据稀疏等问题。为了优化协同过滤推荐算法在E-Learning应用领域中的推荐结果,本课题在对该领域特有的规则和独特性进行深入分析的基础上,对基于用户的协同过滤推荐算法进行改进,来为学习者提供更加精准的学习资源的推荐。首先,本文针对基于E-Learning的个性化推荐算法进行了深入地研究,发现学习者的学习风格是一个影响个性化推荐的重要原因。本课题针对传统的学习风格预测模型对学习风格量表的高度依赖而带来的成本相对较高、实现效率较低、主观性强等问题,利用学习者的隐式反馈信息提出了一种基于非监督学习算法的学习风格预测建模的方法(Learning Style Mining简称LSM建模方法),使用改进的K-means聚类等相关算法,来对学习者的学习风格进行预测。其次,为了优化个性化推荐系统在E-Learning应用领域中的个性化推荐结果,本课题提出了一种融合学习风格的协同过滤推荐算法。该算法首先利用隐式反馈信息数据对学习者的行为轨迹进行分析来建立隐式评分矩阵模型,然后将预测的学习者的学习风格作为学习者之间相似度的奖励因子改进传统的Pearson相似度算法来计算目标学习者的最近邻集合,实现对学习者进行个性化的学习资源的推荐,以帮助学习者更好地完成学习目的。最后,通过在真实的实验数据集上验证以上改进的算法,并最终验证了本课题中提出的改进算法优于原有的算法。

基于学习风格的E-Learning推荐算法研究

这是一篇关于E-Learning,学习风格,隐式反馈,K-means聚类,协同过滤的论文, 主要内容为目前个性化推荐算法已经取得了非常广泛的应用,如电商平台的商品推荐、音乐推荐等。其中协同过滤推荐算法因其简单高效而受到研究者的青睐,但同时也存在一些不足之处,如冷启动和数据稀疏等问题。为了优化协同过滤推荐算法在E-Learning应用领域中的推荐结果,本课题在对该领域特有的规则和独特性进行深入分析的基础上,对基于用户的协同过滤推荐算法进行改进,来为学习者提供更加精准的学习资源的推荐。首先,本文针对基于E-Learning的个性化推荐算法进行了深入地研究,发现学习者的学习风格是一个影响个性化推荐的重要原因。本课题针对传统的学习风格预测模型对学习风格量表的高度依赖而带来的成本相对较高、实现效率较低、主观性强等问题,利用学习者的隐式反馈信息提出了一种基于非监督学习算法的学习风格预测建模的方法(Learning Style Mining简称LSM建模方法),使用改进的K-means聚类等相关算法,来对学习者的学习风格进行预测。其次,为了优化个性化推荐系统在E-Learning应用领域中的个性化推荐结果,本课题提出了一种融合学习风格的协同过滤推荐算法。该算法首先利用隐式反馈信息数据对学习者的行为轨迹进行分析来建立隐式评分矩阵模型,然后将预测的学习者的学习风格作为学习者之间相似度的奖励因子改进传统的Pearson相似度算法来计算目标学习者的最近邻集合,实现对学习者进行个性化的学习资源的推荐,以帮助学习者更好地完成学习目的。最后,通过在真实的实验数据集上验证以上改进的算法,并最终验证了本课题中提出的改进算法优于原有的算法。

基于学习风格管理系统的汉语推广平台的研究与设计

这是一篇关于对外汉语,教学网站,学习风格,个性化,兴趣聚类的论文, 主要内容为随着世界上学习汉语的人数日益增多,对外汉语网络教学成了汉语教学的发展趋势。但是网络教学还是有它的局限性,对于每个学习者来说,他们的心理活动、学习风格、文化底蕴、已有的知识经验及解决问题的能力等都是不相同的,因此根据不同得学习者设计出不同的学习内容是非常重要的。 本文先研究了E-learning的一些理论知识,结合个性化学习理论,提出了学习风格管理系统;通过分析了影响汉语学习的行为特征,提出了汉语学习者的模型;通过研究学习活动理论和LAMS平台,提出了系统的课件制作模块;通过研究传递闭包聚类方法,提出了学习者兴趣分组的算法;通过研究评估模型和评估目标,提出了系统评估模型。并采用Java语言对后台进行实现,前台使用html、jsp、css、javaScript等语言进行实现。 本课题来源于国家汉办东北基地建设项目之东北亚汉语教育信息化平台建设子项目。本文将汉语网络教学和网络个性化发展相结合,对网络汉语教学的发展和推广起到了积极作用。

基于学习风格的中小学传统文化学习原型系统的设计与实现

这是一篇关于学习风格,传统文化,网络学习系统的论文, 主要内容为在全球化时代背景下,综合国力竞争激烈,加强文化软实力建设、增进文化认同和坚定文化自信是提高综合国力的重要途径。而中华民族优秀的传统文化正是我国文化软实力的集中体现。因此,加强中华优秀传统文化教育是当务之急.。此举将有利于青少年学生良好思想品德和行为习惯的养成,有利于培育和弘扬爱国主义精神,增强民族文化自信和价值观自信。随着“互联网+教育”的兴起,应用新兴技术手段建设中华传统文化网络教育平台将有效提升优秀传统文化的传播覆盖面。随物质生活水平的提高,人们对教育的需求逐渐从“标准化教学”向“个性化学习”转变。因此,网络教学支持系统也应顺应用户需求,变“标准化服务供给”为“个性化服务供给”。这就需要在网络教育中关注学生的个性特征,而学生的学习风格正是学生个性化特征的体现。基于以上论述,设计并开发出基于学习风格模型的中小学传统文化个性化学习系统具有一定的研究价值和社会价值。为保证研究顺利进行,采取了分阶段的形式开展实际工作,详情如下:(1)提出问题阶段该阶段的任务是查阅国内外关于学习风格及个性化学习系统的文献,掌握其研究现状,全面了解并整理国内外学者经典学习风格理论模型和测量工具在教育中的应用,为开发中小学传统文化个性化学习系统提供理论支持,进而确定了本论文研究的方向和重点。(2)理论分析阶段该阶段主要是加深对学习风格概念和分类的理解,通过对比分析选定感知形态理论——弗莱明学习风格理论。根据传统文化网络教育的特点对弗莱明学习风格模型进行修订,详述其分类和学习风格判定规则,进一步设计与VAR学习风格匹配的媒体资源呈现形式,为资源收集提供分类依据。(3)多媒体资源收集阶段该阶段采取行动研究法,采购了大量的传统文化书籍。根据VAR学习风格的特点,按小学初段、小学中段、小学高段、初中阶段和高中阶段分类整理传统文化经典内容。以《论语》为例,使用爬虫技术和手动收集的方式获取与学习风格匹配的音频、视频、文本、图片等多元化资源,借助Camtasia Studio 6录制了三节微课。(4)系统设计与开发阶段从设计者与开发者的角度对系统进行需求分析和设计,采用MyBatis+Spring MVC框架、选取Java系统开发语言,FreeMarker模板引擎生成HtmlWeb页面,Windows 7操作系统,Tomcat 8服务器,MySQL数据库,Eclipse开发平台,实现传统文化学习原型系统的开发。

评分预测和学习风格过滤的在线学习推荐算法研究及实现

这是一篇关于在线学习,推荐算法,评分预测,学习风格,Spark引擎的论文, 主要内容为在线学习中,推荐算法在解决用户个性化学习需求时起到了重要作用。在线学习推荐算法既要为用户准确地推荐其偏好的课程,同时又要保证推荐课程的教学风格与用户的学习风格相适应。为给在线学习用户提供高效的、个性化课程学习服务,本文进行如下研究:(1)为给用户准确地推荐其偏好的课程,本文提出融合时间效应的SVD++＿Time评分预测推荐算法。通过对四种常见推荐算法进行对比实验分析研究,经过正交实验研究表明SVD++推荐算法评分预测准确度最高。但SVD++推荐算法缺乏时间因子,无法解决因时间变化用户的课程偏好变化问题,导致推荐的课程无法满足现阶段用户的学习需求。为此本文提出融合时间效应的SVD++＿Time推荐算法,解决用户在时间影响下的课程兴趣变化问题。实验研究表明,该算法有效提升在线学习推荐的评分预测准确度。(2)为保证推荐课程的教学风格与用户的学习风格能够相适应,本文提出学习风格过滤的在线学习推荐算法。仅靠评分预测推荐算法无法解决推荐课程的教学风格与用户的学习风格相适应问题,导致用户的学习效率下降。为此本文引入教育学Felder-Silverman学习风格理论,通过在线ILS学习风格量表显式判定不同用户的学习风格,解决课程的教学风格与用户的学习风格相适应问题。但因为Felder-Silverman学习风格生成算法存在的学习风格区分度不显著问题,导致无法高效区分不同用户的学习风格。为此本文对Felder-Silverman学习风格生成算法中的学习风格量表权重进行了改进,实验研究表明改进后的算法可以有效地提升学习风格区分度。同时为方便实现学习风格过滤算法,引入标签模型。(3)针对本文提出的评分预测和学习风格过滤的在线学习推荐算法,设计并实现了一个在线学习推荐系统。在实现中,为解决在线学习推荐系统大规模数据处理计算量大的问题,本文采用Spark作为核心计算引擎,使用当下流行的分布式文档数据库Mongo DB来保存数据,采用Spring Boot技术作为系统主体框架,保证了在线学习推荐系统能够为用户提供高效的个性化课程推荐服务。

基于行为序列的学习资源个性化推荐方法研究

这是一篇关于在线教育,行为序列,长短期兴趣,多方面兴趣,学习风格的论文, 主要内容为随着互联网和信息技术的快速发展,人们对教育的需求不断提高,促使现代教育方式的多样化。目前,在线教育领域都以整合优质的在线课程和其他网络课程资源为用户提供学习服务。然而面对海量的学习资源,信息过载的问题变得愈加严重,用户很难针对性的找到适合自身的学习资源,甚至出现认知负荷等问题。在电商领域推荐系统已被广泛成功应用到为用户精准地推荐其感兴趣的商品。因为推荐系统可以很好的解决信息过载问题,所以本文将电商领域中常用的推荐算法引入到在线教育领域,根据用户兴趣为其提供个性化的学习资源推荐服务。目前将推荐应用到教育领域中的在线学习资源还处于起步阶段,而使用传统推荐方法主要在于挖掘用户和学习资源之间的静态相关性,却忽略了用户兴趣的动态变化。另一方面,仅仅考虑用户的历史兴趣无法准确表达用户兴趣的多样性变化,导致推荐效果不佳。针对上述问题,本文的主要工作如下:(1)针对传统推荐方法挖掘用户与学习资源静态相关性的缺陷,本文提出一种基于注意力机制和用户长短学习兴趣的个性化推荐方法(Attention mechanism and user’s Long and Short-term Learning Interest,ALSLI)。将用户的行为序列划分为长期和短期序列,使用注意力机制提取用户的长期兴趣和短期兴趣,同时融合用户特征属性得到用户的兴趣表达。实验结果表明ALSLI模型更加精准地模拟用户的兴趣变化,使得推荐结果的准确性有所提升。(2)针对现有推荐模型使用单个兴趣向量无法准确表达用户兴趣的多样性,对学习者的多方面兴趣提取不够敏感,导致推荐学习资源的效果不佳问题,本文提出一种基于胶囊网络和学习风格的学习者多方面兴趣的学习资源推荐方法(Capsule network and Learning Style Multi-faceted learning Interests,CLSMI),使用胶囊网络中的动态路由算法对用户的多方面兴趣进行提取,引入Felder-Sliverman学习风格量化表对用户的学习风格偏好进行建模。通过与相关多兴趣提取模型对比分析,本文使用的方法得到更优的结果,也能提高用户体验感。(3)本文将基于用户行为的推荐方法应用到在线教育领域,为该领域的发展提供一些新思路,在上述两种推荐模型的基础之上设计开发了一个在线学习网站投入应用,其中包含了视频点播、课程购买、个性化学习资源推荐等服务,满足实际生活中用户碎片化学习的需求,使研究具有实际应用价值。

基于学习风格的E-Learning推荐算法研究

这是一篇关于E-Learning,学习风格,隐式反馈,K-means聚类,协同过滤的论文, 主要内容为目前个性化推荐算法已经取得了非常广泛的应用,如电商平台的商品推荐、音乐推荐等。其中协同过滤推荐算法因其简单高效而受到研究者的青睐,但同时也存在一些不足之处,如冷启动和数据稀疏等问题。为了优化协同过滤推荐算法在E-Learning应用领域中的推荐结果,本课题在对该领域特有的规则和独特性进行深入分析的基础上,对基于用户的协同过滤推荐算法进行改进,来为学习者提供更加精准的学习资源的推荐。首先,本文针对基于E-Learning的个性化推荐算法进行了深入地研究,发现学习者的学习风格是一个影响个性化推荐的重要原因。本课题针对传统的学习风格预测模型对学习风格量表的高度依赖而带来的成本相对较高、实现效率较低、主观性强等问题,利用学习者的隐式反馈信息提出了一种基于非监督学习算法的学习风格预测建模的方法(Learning Style Mining简称LSM建模方法),使用改进的K-means聚类等相关算法,来对学习者的学习风格进行预测。其次,为了优化个性化推荐系统在E-Learning应用领域中的个性化推荐结果,本课题提出了一种融合学习风格的协同过滤推荐算法。该算法首先利用隐式反馈信息数据对学习者的行为轨迹进行分析来建立隐式评分矩阵模型,然后将预测的学习者的学习风格作为学习者之间相似度的奖励因子改进传统的Pearson相似度算法来计算目标学习者的最近邻集合,实现对学习者进行个性化的学习资源的推荐,以帮助学习者更好地完成学习目的。最后,通过在真实的实验数据集上验证以上改进的算法,并最终验证了本课题中提出的改进算法优于原有的算法。

基于学习风格的个性化网络课程设计与开发

这是一篇关于学习风格,个性化,网络课程,XML的论文, 主要内容为作为教与学桥梁的网络课程，常在网络教学中承担教师、教材和教学媒体三种角色。尽管从网络教学的本质和技术特质上来看，网络教学的主旨是向学习者提供一种不受时空限制的个性化教学支持。但是，目前在设计和开发网络课程时，真正能够深层次地考虑学习者特征，并以此为基点向学习者提供个性化支持的网络课程仍十分欠缺。近年来，随着网络教学实践的积累和网络课程开发技术的发展，不论从现实需要还是从技术实现的可能性方面来说，都足以引起对该问题的关注和深入研究。 学习者特征涉及的因素较多，如年龄特征、知识水平、初始能力、思维习惯、态度和动机等。本研究是从诸多特征因素中，抽取其基本或者说显性的表现形式——学习风格，并以此为切入点，对个性化网络课程的设计思想、实现的技术手段和方法进行了探讨。 本文首先分析了国内网络课程的应用现状，并从个性化网络教学的需求出发提出研究任务——个性化网络课程的设计与开发。同时，鉴于目前对相关研究概念内涵和外延认识的不甚统一，为了研究和表述的明晰，文中对其进行了界定或者指出其基本含义。接着，在对国内外学习风格理论比较分析的基础之上，选取了Peter Honey & Alan Mumford的学习风格模型，将学习者分为行动者、反思者、理论者和实用主义者四类。然后，以该学习风格模型为基础，结合教学设计理论和学习理论，提出了个性化网络课程的设计方案，包括学习目标设计、学习内容设计、导航设计、数据库设计等，其中核心部分是个性化教学策略的设计。 在技术实现方面，本文以XML作为网络课程支持个性化服务的关键技术，在ASP.NET开发平台的支持下，以《多媒体技术应用》课程为例，实现了设计方案中核心模块的开发，构建了基于LSQ的学习风格在线测试系统和具有一定个性化功能的网络课程，文中详细给出了相关的设计思路与实现代码。 本研究是作者对个性化网络课程设计与开发的初步探索，随着研究的深入也发现了一些有待思考和后续研究的问题，论文的最后给出了总结与必要的反思。

评分预测和学习风格过滤的在线学习推荐算法研究及实现

这是一篇关于在线学习,推荐算法,评分预测,学习风格,Spark引擎的论文, 主要内容为在线学习中,推荐算法在解决用户个性化学习需求时起到了重要作用。在线学习推荐算法既要为用户准确地推荐其偏好的课程,同时又要保证推荐课程的教学风格与用户的学习风格相适应。为给在线学习用户提供高效的、个性化课程学习服务,本文进行如下研究:(1)为给用户准确地推荐其偏好的课程,本文提出融合时间效应的SVD++＿Time评分预测推荐算法。通过对四种常见推荐算法进行对比实验分析研究,经过正交实验研究表明SVD++推荐算法评分预测准确度最高。但SVD++推荐算法缺乏时间因子,无法解决因时间变化用户的课程偏好变化问题,导致推荐的课程无法满足现阶段用户的学习需求。为此本文提出融合时间效应的SVD++＿Time推荐算法,解决用户在时间影响下的课程兴趣变化问题。实验研究表明,该算法有效提升在线学习推荐的评分预测准确度。(2)为保证推荐课程的教学风格与用户的学习风格能够相适应,本文提出学习风格过滤的在线学习推荐算法。仅靠评分预测推荐算法无法解决推荐课程的教学风格与用户的学习风格相适应问题,导致用户的学习效率下降。为此本文引入教育学Felder-Silverman学习风格理论,通过在线ILS学习风格量表显式判定不同用户的学习风格,解决课程的教学风格与用户的学习风格相适应问题。但因为Felder-Silverman学习风格生成算法存在的学习风格区分度不显著问题,导致无法高效区分不同用户的学习风格。为此本文对Felder-Silverman学习风格生成算法中的学习风格量表权重进行了改进,实验研究表明改进后的算法可以有效地提升学习风格区分度。同时为方便实现学习风格过滤算法,引入标签模型。(3)针对本文提出的评分预测和学习风格过滤的在线学习推荐算法,设计并实现了一个在线学习推荐系统。在实现中,为解决在线学习推荐系统大规模数据处理计算量大的问题,本文采用Spark作为核心计算引擎,使用当下流行的分布式文档数据库Mongo DB来保存数据,采用Spring Boot技术作为系统主体框架,保证了在线学习推荐系统能够为用户提供高效的个性化课程推荐服务。

基于学习风格的E-Learning推荐算法研究

这是一篇关于E-Learning,学习风格,隐式反馈,K-means聚类,协同过滤的论文, 主要内容为目前个性化推荐算法已经取得了非常广泛的应用,如电商平台的商品推荐、音乐推荐等。其中协同过滤推荐算法因其简单高效而受到研究者的青睐,但同时也存在一些不足之处,如冷启动和数据稀疏等问题。为了优化协同过滤推荐算法在E-Learning应用领域中的推荐结果,本课题在对该领域特有的规则和独特性进行深入分析的基础上,对基于用户的协同过滤推荐算法进行改进,来为学习者提供更加精准的学习资源的推荐。首先,本文针对基于E-Learning的个性化推荐算法进行了深入地研究,发现学习者的学习风格是一个影响个性化推荐的重要原因。本课题针对传统的学习风格预测模型对学习风格量表的高度依赖而带来的成本相对较高、实现效率较低、主观性强等问题,利用学习者的隐式反馈信息提出了一种基于非监督学习算法的学习风格预测建模的方法(Learning Style Mining简称LSM建模方法),使用改进的K-means聚类等相关算法,来对学习者的学习风格进行预测。其次,为了优化个性化推荐系统在E-Learning应用领域中的个性化推荐结果,本课题提出了一种融合学习风格的协同过滤推荐算法。该算法首先利用隐式反馈信息数据对学习者的行为轨迹进行分析来建立隐式评分矩阵模型,然后将预测的学习者的学习风格作为学习者之间相似度的奖励因子改进传统的Pearson相似度算法来计算目标学习者的最近邻集合,实现对学习者进行个性化的学习资源的推荐,以帮助学习者更好地完成学习目的。最后,通过在真实的实验数据集上验证以上改进的算法,并最终验证了本课题中提出的改进算法优于原有的算法。

评分预测和学习风格过滤的在线学习推荐算法研究及实现

这是一篇关于在线学习,推荐算法,评分预测,学习风格,Spark引擎的论文, 主要内容为在线学习中,推荐算法在解决用户个性化学习需求时起到了重要作用。在线学习推荐算法既要为用户准确地推荐其偏好的课程,同时又要保证推荐课程的教学风格与用户的学习风格相适应。为给在线学习用户提供高效的、个性化课程学习服务,本文进行如下研究:(1)为给用户准确地推荐其偏好的课程,本文提出融合时间效应的SVD++＿Time评分预测推荐算法。通过对四种常见推荐算法进行对比实验分析研究,经过正交实验研究表明SVD++推荐算法评分预测准确度最高。但SVD++推荐算法缺乏时间因子,无法解决因时间变化用户的课程偏好变化问题,导致推荐的课程无法满足现阶段用户的学习需求。为此本文提出融合时间效应的SVD++＿Time推荐算法,解决用户在时间影响下的课程兴趣变化问题。实验研究表明,该算法有效提升在线学习推荐的评分预测准确度。(2)为保证推荐课程的教学风格与用户的学习风格能够相适应,本文提出学习风格过滤的在线学习推荐算法。仅靠评分预测推荐算法无法解决推荐课程的教学风格与用户的学习风格相适应问题,导致用户的学习效率下降。为此本文引入教育学Felder-Silverman学习风格理论,通过在线ILS学习风格量表显式判定不同用户的学习风格,解决课程的教学风格与用户的学习风格相适应问题。但因为Felder-Silverman学习风格生成算法存在的学习风格区分度不显著问题,导致无法高效区分不同用户的学习风格。为此本文对Felder-Silverman学习风格生成算法中的学习风格量表权重进行了改进,实验研究表明改进后的算法可以有效地提升学习风格区分度。同时为方便实现学习风格过滤算法,引入标签模型。(3)针对本文提出的评分预测和学习风格过滤的在线学习推荐算法,设计并实现了一个在线学习推荐系统。在实现中,为解决在线学习推荐系统大规模数据处理计算量大的问题,本文采用Spark作为核心计算引擎,使用当下流行的分布式文档数据库Mongo DB来保存数据,采用Spring Boot技术作为系统主体框架,保证了在线学习推荐系统能够为用户提供高效的个性化课程推荐服务。