本文選題：導(dǎo)研系統(tǒng) + 協(xié)同過濾算法��； 參考：《華中師范大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著教育信息化的普及,導(dǎo)師制研究生培養(yǎng)系統(tǒng)在研究生教育中嶄露頭角。導(dǎo)師制研究生培養(yǎng)系統(tǒng)以提供豐富的學(xué)習(xí)資源和便捷的交互方式成為研究生提高科研能力的重要途徑之一。它不僅為研究生提供自主學(xué)習(xí)的平臺,還幫助導(dǎo)師開展研究生科研交流工作。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,研究生往往會面臨“信息沉溺”問題,使研究生難以在“信息�！敝姓业剿璧膶W(xué)習(xí)資源。同時(shí),學(xué)習(xí)資源的多樣性難以得到保證。如何幫助用戶在眾多學(xué)習(xí)資源中快速找到所需的資源,并從多方面擴(kuò)展相關(guān)研究點(diǎn),即如何建立導(dǎo)研系統(tǒng),成為本文探索和研究的主要內(nèi)容。本文首先進(jìn)行了加權(quán)Slope One協(xié)同過濾算法的相關(guān)研究,一方面,融入用戶相似度算法,增強(qiáng)興趣相似度高的用戶對推薦結(jié)果的影響,另一方面,融入時(shí)間加權(quán)算法,降低較早的評分對預(yù)測評分的權(quán)重,從而根據(jù)用戶興趣偏好預(yù)測用戶對目標(biāo)資源的評分并得到推薦列表,主動向用戶推送學(xué)習(xí)資源。其次利用信息聚合技術(shù),在六個維度的基礎(chǔ)上建立基于主題的學(xué)習(xí)資源聚合模型,擴(kuò)展研究生學(xué)習(xí)廣度,為后續(xù)科研工作做鋪墊。其中引入網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù),完成學(xué)習(xí)資源的自動入庫,減輕人工上傳學(xué)習(xí)資源的工作量。同時(shí),采用協(xié)同工作工具Tower提高科研團(tuán)隊(duì)的協(xié)作效率,加強(qiáng)導(dǎo)師對研究生科研任務(wù)的管理�；谝陨侠碚撗芯�,本文采用MVC設(shè)計(jì)模式,運(yùn)用Java語言、MySQL數(shù)據(jù)庫和Tomcat服務(wù)器等,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了輔助研究生培養(yǎng)的導(dǎo)研系統(tǒng),其功能包括資源、實(shí)戰(zhàn)、計(jì)劃、猿問和周記五大模塊。MovieLens數(shù)據(jù)集上的Python離線實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明,相對于傳統(tǒng)的加權(quán)Slope One算法,本文的改進(jìn)算法在一定程度上提高了推薦資源的質(zhì)量。
[Abstract]:With the popularization of educational informatization, the tutorial graduate training system is emerging in graduate education. Tutorial system has become one of the important ways for graduate students to improve their scientific research ability by providing abundant learning resources and convenient interaction. It not only provides a platform for graduate students to learn independently, but also helps tutors to carry out graduate research exchanges. In the environment of big data, graduate students often face the problem of "information indulgence", which makes it difficult for graduate students to find the necessary learning resources in "information sea". At the same time, the diversity of learning resources is difficult to guarantee. How to help users find the resources they need quickly, and how to expand the related research points from many aspects, that is, how to establish the research guidance system, has become the main content of this paper. This paper firstly studies the weighted Slope One collaborative filtering algorithm. On the one hand, it integrates the user similarity algorithm to enhance the influence of users with high interest similarity on the recommendation results, on the other hand, it integrates the time-weighted algorithm. By reducing the weight of the earlier score to the prediction score, the user's score on the target resource is predicted according to the user's interest preference and the recommendation list is obtained, and the learning resources are pushed to the user actively. Secondly, the information aggregation technology is used to establish a theme-based learning resource aggregation model on the basis of six dimensions to expand graduate students' learning span and pave the way for further scientific research. The technology of web crawler is introduced to complete the automatic storage of learning resources and reduce the workload of manual uploading of learning resources. At the same time, the cooperative work tool Tower is used to improve the cooperation efficiency of scientific research team and to strengthen the management of graduate research task by tutors. Based on the above theoretical research, this paper adopts the MVC design pattern, uses Java language to design and implement the guiding and research system for postgraduate training, whose functions include resources, actual combat, planning, etc. The results of Python off-line experiments on the five modules. Movie Lens dataset show that compared with the traditional weighted Slope One algorithm, the improved algorithm in this paper improves the quality of the recommended resources to a certain extent.
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1851009