本文關鍵詞：基于GWT和個性化算法的教學資源推薦系統(tǒng)的研究

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【摘要】：現(xiàn)如今,大家對計算機和互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)不再陌生,不同的領域、不同的行業(yè)都要涉足互聯(lián)網(wǎng)。人們在網(wǎng)絡上實時的分享信息、共享資源,帶來了前所未有的盛況。然而,隨著越來越多的信息資源在網(wǎng)上出現(xiàn),帶來了信息的巨大問題——信息爆炸。盡管現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)資源有簡單的分類和標簽,但是面對互聯(lián)網(wǎng)上的海量資源,用戶難免會在尋找真正適合自己信息上浪費大量時間和精力。專家和學者為了解決互聯(lián)網(wǎng)信息爆炸問題,推出了兩個引擎,一個是搜索引擎,它在用戶大體明確自己需要的資源方向的情況下使用；一個是推薦引擎,后者根據(jù)用戶的愛好和自身標簽,將他可能需要的資源信息推薦給他。目前,部分高校雖然已經(jīng)有類似教學資源管理系統(tǒng)的教輔系統(tǒng),但是教學輔助系統(tǒng)在國內(nèi)的教育領域的普及程度還不是很高,并且極少包含教學資源推薦系統(tǒng),而在國內(nèi)的電子商務網(wǎng)站內(nèi),在同等行業(yè)競爭激烈的情況下,增加用戶體驗即等于提高公司效益,正因如此,推薦系統(tǒng)在電子商務以及一些商業(yè)網(wǎng)站應用普遍。因此借鑒成功的商業(yè)網(wǎng)站案例來做推薦系統(tǒng)是一個不錯的方向。本文的研究目的是基于GWT對教學資源推薦系統(tǒng)進行研究與實現(xiàn),為學習者營造一個良好的在線學習環(huán)境,提供個性化的知識資源導航功能,并從一定程度上降低教學資源推薦的復雜性和開發(fā)成本。本文的主要工作如下：(1)本課題提出了一種基于GWT,并結合SpringMVC, Hibernate實現(xiàn)的教學資源推薦系統(tǒng)開發(fā)框架。與現(xiàn)階段的教學資源推薦系統(tǒng)應用框架相比,該框架的關鍵特性是可讓開發(fā)者盡可能不學習和使用第二種語言而簡便地編寫AJAX應用,大大減少了開發(fā)代價；同時對整個系統(tǒng)進行分層,開發(fā)更直觀、可靠,該框架充分利用了成熟的平臺和技術,在有效地減少了軟件開發(fā)周期和開發(fā)成本的同時,也有效提升了教學資源推薦系統(tǒng)的人機交互體驗和實時性需求�；贕WT的應用框架與Spring MVC Hibernate框架相結合,該開發(fā)框架提出了基于GWT的Web應用程序的分層結構,使開發(fā)更清晰明了。(2)本課題將在原有的協(xié)同過濾算法的基礎之上結合聚類算法,提出一種個性化的混合算法。使用Weka進行數(shù)據(jù)挖掘,同時研究基于用戶聚類的協(xié)同過濾算法在教學資源推薦系統(tǒng)的應用。當前的推薦算法有很多,協(xié)同過濾推薦算法是目前使用頻率最高的一種推薦算法,分為基于用戶的推薦和基于項目的推薦兩種方法。本課題中系統(tǒng)將在固定的時間內(nèi),離線進行用戶的聚類,在線推薦時使用協(xié)同過濾推薦算法達到事半功倍的效果。在協(xié)同算法的基礎上融合基于用戶聚類的算法,解決用戶行為信息過載、評分矩陣稀疏以及推薦速度瓶頸等問題,建立更加有效的系統(tǒng)推薦算法,實現(xiàn)教學資源的推薦,使得該系統(tǒng)可以高效、定制化的將教學資源推薦給學生。解決現(xiàn)存的教學資源推薦系統(tǒng)中學習者在進行選擇的時候的盲目問題,塑造更好的用戶體驗,為學習者提供個性化的學習服務。上述研究已在國際上知名的會議以及期刊上發(fā)表EI學術論文2篇。
【學位授予單位】：沈陽師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3

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