本文以平湖市中等職業(yè)學校數(shù)字校園平臺學生選課系統(tǒng)的開發(fā)為背景。從學校選課管理工作的實際情況出發(fā),圍繞課程智能推薦選課管理系統(tǒng)展開研究。本文的主要研究成果有以下幾點:1.提出了一種基于學生興趣相似度的混合推薦算法。在選課過程中傳統(tǒng)搜索引擎已經(jīng)難以滿足學生個性化的需求。為了解決這個問題,在教育領域內(nèi),越來越多的系統(tǒng)應用了推薦技術。當前很多學者對目前應用最廣泛也最為成功的協(xié)同過濾推薦技術進行研究。然而協(xié)同過濾推薦存在著冷啟動、稀疏性等問題,為了解決這些問題,論文研究了學生性格、性別等與興趣相似度相關的特征屬性在過濾推薦中的應用。提出了一種基于學生興趣相似度的混合推薦算法。數(shù)據(jù)表明,這種算法有效克服了技術中的兩個問題,第一個問題是冷啟動問題,第二個問題是數(shù)據(jù)稀疏問題。2.遵循軟件工程的基本思想對系統(tǒng)進行了需求分析,從業(yè)務流程、功能需求和非功能需求等方面,較為詳細的對中職在線選課管理系統(tǒng)的實際需求進行了論述。3.對中職在線學生選課管理系統(tǒng)進行了詳細設計與實現(xiàn)。我們測試了系統(tǒng)的功能。系統(tǒng)功能測試結果表明,該系統(tǒng)運行良好,實現(xiàn)了預定功能,每個功能模塊,達到預期的目標。本文實現(xiàn)的具有課程智能推薦的中職... 

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外相關研究
        1.2.1 選課系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 推薦系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容和主要工作
    1.4 論文結構
第2章 關鍵技術研究與分析
    2.1 個性化智能推薦
        2.1.1 個性化智能推薦理論
        2.1.2 常用的智能推薦技術
    2.2 數(shù)據(jù)處理技術
        2.2.1 數(shù)據(jù)處理技術
        2.2.2 傳統(tǒng)相似度計算步驟
    2.3 系統(tǒng)開發(fā)其他相關技術
        2.3.1 開發(fā)架構C/S模式和B/S模式
        2.3.2 開發(fā)技術平臺.NET
        2.3.3 MVC設計模式簡介
        2.3.4 SQL Server 2008
    2.4 本章小結
第3章 基于學生興趣相似性協(xié)同過濾混合推薦課程算法
    3.1 本校中職學生興趣特點和特征屬性分析
        3.1.1 中職學生特點
        3.1.2 學生特征屬性分析
    3.2 基于混合學生興趣相似度協(xié)同過濾的中職學校選課系統(tǒng)核心算法研究
        3.2.1 混合學生興趣相似度模型
        3.2.2 學生屬性相似度計算
        3.2.3 學生共同評分課程稀疏時興趣相似度計算
        3.2.4 學生共同評分課程密集時興趣相似度計算
        3.2.5 混合三個興趣相似度的計算
        3.2.6 預測推薦TOP-N
    3.3 混合興趣相似度協(xié)同過濾推薦方法流程
    3.4 實驗結果及分析
        3.4.1 實驗數(shù)據(jù)集
        3.4.2 推薦結果的評價標準
        3.4.3 實驗結果及分析
    3.5 本章小結
第4章 課程智能推薦選課管理系統(tǒng)分析與設計
    4.1 課程智能推薦選課管理系統(tǒng)分析
        4.1.1 選課系統(tǒng)業(yè)務流程分析
        4.1.2 功能性需求分析
        4.1.3 非功能需求分析
    4.2 課程智能推薦選課管理系統(tǒng)設計
        4.2.1 系統(tǒng)設計原則
        4.2.2 系統(tǒng)架構設計
        4.2.3 系統(tǒng)功能模塊設計
        4.2.4 數(shù)據(jù)庫設計
    4.3 本章小結
第5章 課程智能推薦選課管理系統(tǒng)實現(xiàn)與測試
    5.1 系統(tǒng)運行環(huán)境
    5.2 課程智能推薦選課管理系統(tǒng)實現(xiàn)
        5.2.1 學生模塊功能實現(xiàn)
        5.2.2 教師功能模塊的實現(xiàn)
        5.2.3 選課管理員模塊實現(xiàn)
    5.3 系統(tǒng)測試
        5.3.1 系統(tǒng)測試方法
        5.3.2 功能系統(tǒng)測試
    5.4 系統(tǒng)測試結果
    5.5 本章小結
第6章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于協(xié)同過濾的個性化選課推薦與評論系統(tǒng)[J]. 周澤宇,王春玲.  信息記錄材料. 2018(10)
[2]基于ASP技術的學生成績查詢系統(tǒng)設計[J]. 李承遙.  電子技術與軟件工程. 2017(08)
[3]基于協(xié)同過濾的高校推薦選課系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J]. 張節(jié)蘭,李小蘭.  湖南工程學院學報(自然科學版). 2015(02)
[4]基于MVC架構的網(wǎng)上選課系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J]. 李宏亮.  數(shù)字技術與應用. 2014(10)
[5]個性化推薦系統(tǒng)綜述[J]. 王國霞,劉賀平.  計算機工程與應用. 2012(07)
[6]論黑盒測試與白盒測試在軟件測試中的不同作用[J]. 梁紅碩,馮曉東,賈永勝.  商場現(xiàn)代化. 2010(16)
[7]白盒測試技術概述[J]. 劉洋.  廣西大學學報(自然科學版). 2008(S1)
[8]基于數(shù)據(jù)庫技術的遠程故障診斷專家系統(tǒng)的研究[J]. 勞佳鋒,沈力學,盛頌恩.  機電工程. 2003(05)
[9]GIS概念數(shù)據(jù)模型的研究[J]. 肖樂斌,鐘耳順,劉紀遠,宋關福.  武漢大學學報(信息科學版). 2001(05)

碩士論文
[1]個性化學習資源推薦系統(tǒng)的研究與設計[D]. 鄒艷春.江西財經(jīng)大學 2017
[2]基于機器學習的高校選課推送研究[D]. 孫慧君.內(nèi)蒙古師范大學 2017
[3]基于沖突消減策略的在線選課系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 劉娟.哈爾濱工業(yè)大學 2016
[4]手機騰訊網(wǎng)新聞智能推薦系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 王明忠.哈爾濱工業(yè)大學 2016
[5]基于用戶多維相似度的協(xié)同過濾推薦算法[D]. 李養(yǎng)振.江西理工大學 2016
[6]面向實踐教學系統(tǒng)選課推薦算法的研究與應用[D]. 王理江.北方工業(yè)大學 2016
[7]基于神經(jīng)網(wǎng)絡的個性化推薦算法研究與設計[D]. 黃濤.重慶大學 2016
[8]職業(yè)技術院校網(wǎng)上選課系統(tǒng)設計[D]. 彭超.湖南大學 2016
[9]基于WEB的高校教學選課系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 孫啟良.山東大學 2015
[10]基于B/S模式的高職院校選課系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 左炳才.電子科技大學 2015



本文編號：3665684