据2019年中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的数据,中国网络用户量于2018年12月达到了8.29亿,98.6%网民使用移动设备接入互联网。相较于传统接入渠道,用户更倾向于通过移动设备接入网络。移动设备提供快速、便捷的互联网接入服务,但其设备种类繁多、硬件参数及性能表现参差不齐,难以提供一致的互联网服务接入体验。最典型的就是网页浏览体验,由于移动设备分辨率及浏览平台的差异,很多传统网站对于移动设备无法良好的支持,尤其是在铁路电务段的一些传统在线平台。另一方面,随着铁路总公司重视对员工专业技能提升,下属各铁路局电务段对员工技术培训增加投入,培训课程的种类化、多样化使得传统在线学习平台已经不能满足需求,迫切需要一套个性化、专业化的学习推荐系统。为此,本文针对传统铁路电务段在线平台移动浏览兼容性差,在线学习平台个性化推荐能力低的问题,结合最新的开发技术,设计和实现基于移动兼容框架和学习推荐算法的铁路电务段在线平台。本文的主要工作如下:(1)提出一种改进的移动兼容框架,解决移动设备网页浏览兼容性问题。通过分析铁路电务段(以南昌电务段为例)网站现存问题,调研接入用户的系统平台、设备分辨率差异特性,结合铁路电务段的网站情况以及需求,提出一种改进的移动兼容框架重构电务段平台的各个子系统,提高网页浏览的稳定性、易用性,并兼容主流移动设备浏览器。(2)实现基于协同推荐算法的混合推荐模型,实现对学习内容的个性化推荐。混合推荐模型采用特征扩充和加权组合方式,分别得到基于用户协同过滤推荐和基于内容推荐的混合模型M1和基于项目协同过滤推荐和基于内容推荐的混合模型M2,最终再将M1与M2混合得到最终推荐效果更佳的模型M。(3)严格遵守软件工程开发规范,详细地进行需求分析调研,并将铁路电务段网站总体划分为前端模块、后台管理模块、数据库设计模块及推荐子系统模型,各模块再划分、设计与实现。系统采用B/S架构,前后端分离的MVC设计模式,大大提高了开发效率、降低了各功能模块的耦合性,提高了平台的可拓展性。