【摘要】：隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)已成為信息共享的平臺,各界人士都開始使用互聯(lián)網(wǎng)加速自己的信息處理,用來滿足信息獲取和分享需求。然而,隨著信息過量問題的出現(xiàn),互聯(lián)網(wǎng)上有太多的資源,用戶很難找到自己需要的信息。因此搜索引擎和推薦引擎出現(xiàn)了,前者幫助用戶查找所需的信息,后者依據(jù)用戶喜好向用戶推薦資源。但是用戶在很多情況下不知道自己需要哪些信息,所以推薦系統(tǒng)需要正確的了解用戶的需求是非常必要的。在教育教學(xué)中,信息技術(shù)的過程也在迅速發(fā)展,輔助教學(xué)系統(tǒng)已經(jīng)被應(yīng)用到教學(xué)實踐中。輔助教學(xué)系統(tǒng)可用作教學(xué)的一部分,幫助教師更好地向?qū)W生分享教學(xué)內(nèi)容。在課外,學(xué)生可以根據(jù)自己的需要自學(xué)。當輔助教學(xué)共享越來越多的資源時,有效的個性化推薦系統(tǒng)是必要的。推薦技術(shù)是個性化教學(xué)資源推薦實現(xiàn)的重點,如今應(yīng)用相對較多的有協(xié)同過濾推薦、基于內(nèi)容推薦、關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦、基于標簽推薦、基于用戶評論推薦、組合推薦等推薦技術(shù)。因為教學(xué)資源規(guī)范的多樣性,怎樣挑選適合在個性化教學(xué)資源推薦的推薦技術(shù),是高校使用教學(xué)資源推薦系統(tǒng)是否成功的先決條件。并且,教學(xué)資源推薦系統(tǒng)是通過推薦技術(shù)和結(jié)構(gòu)模型一起組合的,而結(jié)構(gòu)不僅是推薦系統(tǒng)性能與技術(shù)編碼之間的接口,而且是推薦系統(tǒng)總體的協(xié)調(diào)核心。怎樣依據(jù)個性化教學(xué)資源推薦的使用特性,考慮應(yīng)用在文件格式多樣的教學(xué)資源推技術(shù),同時創(chuàng)建對應(yīng)的教學(xué)資源推薦系統(tǒng)機構(gòu),己經(jīng)作為高校個性化教學(xué)資源推薦技術(shù)的研究關(guān)鍵。本文的目的基于Java EE和個性化推薦算法對教學(xué)資源推薦系統(tǒng)進行研究與實現(xiàn),為學(xué)習者創(chuàng)造良好的在線學(xué)習環(huán)境,在一定程度上提供知識資源的個性化導(dǎo)航,降低教學(xué)資源的復(fù)雜性以及開發(fā)成本。本文的主要工作如下:(1)針對HTML和CSS容易開發(fā),發(fā)布復(fù)雜的教學(xué)資源推薦系統(tǒng),本文通過分析Java EE與Web之間關(guān)系的基礎(chǔ)上,使用Java EE跨平臺跨應(yīng)用的特性提出了一種層次化和允許擴展的同時增加了Web技術(shù)思想的教學(xué)資源推薦系統(tǒng)應(yīng)用框架,各級協(xié)作相互之間完成任務(wù),但可以相對獨立,允許開發(fā)人員專注于代碼來處理業(yè)務(wù)問題,而不必關(guān)心具體的技術(shù)細節(jié)。該框架不僅簡化了教學(xué)資源推薦系統(tǒng)的開發(fā)過程,而且降低了教學(xué)資源推薦系統(tǒng)的開發(fā)周期和開發(fā)成本,提高了教學(xué)資源推薦系統(tǒng)的人機交互體驗和實時性要求。(2)基于ALS協(xié)同過濾推薦算法,結(jié)合(1)中所提的框架,設(shè)計和實現(xiàn)了個性化教學(xué)資源推薦系統(tǒng)。它通過使用系統(tǒng)中現(xiàn)有用戶的歷史行為和喜好來預(yù)測當前用戶可能喜歡或需要的知識資源,并且指導(dǎo)用戶準確的找到他們所需的資源,幫助用戶提高學(xué)習效率。(3)針對ALS協(xié)同過濾推薦算法的迭代和可能丟失用戶或者教學(xué)資源的某些信息問題,本文優(yōu)化了ALS協(xié)同過濾推薦算法,在傳統(tǒng)的ALS協(xié)同過濾推薦算法基礎(chǔ)之上,采用分別計算用戶之間和教學(xué)資源之間的相似度,并且把ALS算法用到Spark平臺并行的方式來提高效率和推薦的準確率。通過對實驗數(shù)據(jù)的分析,驗證了該算法的有效性,能夠為用戶推薦準確的資源,提供個性化的知識資源服務(wù)。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：沈陽師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.3

【參考文獻】

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1 劉瑋瑋;;一種基于J2EE平臺的Web應(yīng)用安全機制[J];微型電腦應(yīng)用;2017年03期

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4 劉金羽;;基于Java EE 7架構(gòu)的校園網(wǎng)內(nèi)容管理系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J];電腦編程技巧與維護;2016年18期

5 周虹君;殷復(fù)蓮;陳怡婷;周嘉琪;伊成昱;;Spark框架下的受眾分群及矩陣分解的推薦算法研究[J];中國新通信;2016年11期

6 劉忠寶;;機器學(xué)習方法在個性化推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];情報探索;2016年04期

7 王羨欠;;基于Java EE平臺的網(wǎng)上調(diào)查問卷系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J];江西科學(xué);2016年01期

8 胡艷梅;;基于Java開發(fā)的EJB技術(shù)應(yīng)用探究[J];中國新技術(shù)新產(chǎn)品;2015年11期

9 胡俊;胡賢德;程家興;;基于Spark的大數(shù)據(jù)混合計算模型[J];計算機系統(tǒng)應(yīng)用;2015年04期

10 胡國際;;EJB技術(shù)及其在電子商務(wù)開發(fā)中的應(yīng)用研究[J];硅谷;2014年13期

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1 張業(yè)駿;基于GWT和個性化算法的教學(xué)資源推薦系統(tǒng)的研究[D];沈陽師范大學(xué);2016年

2 陳勁;基于B/S的高校人事管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2015年

3 張明敏;基于Spark平臺的協(xié)同過濾推薦算法的研究與實現(xiàn)[D];南京理工大學(xué);2015年

4 邱榮財;基于Spark平臺的CURE算法并行化設(shè)計與應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2014年

5 苗雨;基于矩陣分解的協(xié)同過濾算法的并行化研究與實現(xiàn)[D];北京工業(yè)大學(xué);2014年

6 鄭清;基于JSF和EJB3.0的Web應(yīng)用研究[D];成都理工大學(xué);2013年

7 陸永偉;Business Transaction Management系統(tǒng)中Glassfish監(jiān)控客戶端的設(shè)計與實現(xiàn)[D];南京大學(xué);2013年

8 牛亞男;教學(xué)資源個性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)[D];大連理工大學(xué);2013年

9 朱美龍;基于Java EE標準的企業(yè)協(xié)同辦公系統(tǒng)分析與設(shè)計[D];合肥工業(yè)大學(xué);2012年

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本文編號：2439923