【摘 要】
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随着计算机、网络信息技术与社会的快速发展,人们的学习方式正在发生着巨大的变化。虽然传统的教育方式仍有着不可取代的作用,但越来越多的人们开始选择在线教育。特别是当我们遇到特殊的情况,无法进行课堂的线下教学时,在线教育就成为了一个非常有效的解决方法。面对着海量的课程资源,能够为用户提供符合其兴趣的个性化学习课程就十分的有必要。所以,本文设计并实现了一个基于个性化推荐的在线教育系统,来满足用户日益增长的
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随着计算机、网络信息技术与社会的快速发展,人们的学习方式正在发生着巨大的变化。虽然传统的教育方式仍有着不可取代的作用,但越来越多的人们开始选择在线教育。特别是当我们遇到特殊的情况,无法进行课堂的线下教学时,在线教育就成为了一个非常有效的解决方法。面对着海量的课程资源,能够为用户提供符合其兴趣的个性化学习课程就十分的有必要。所以,本文设计并实现了一个基于个性化推荐的在线教育系统,来满足用户日益增长的需求。本论文的主要工作如下:首先,在设计基于个性化推荐的在线教育系统前,通过阅读大量的文献,深入了解当前在线教育与个性化推荐系统的国内外研究现状,确定了本系统想要解决海量数据的存储与计算问题,以及课程的个性化推荐问题。其次,遵循软件工程方法论,对系统进行了详细的需求分析、总体设计、系统实现以及系统测试,最终确定应用Hadoop平台作为系统基础的运行环境来进行分布式计算和分布式存储;在搭建在线教育系统的后台管理模块时,使用Spring家族中的Spring Boot+Spring Data JPA+Spring MVC;利用My SQL作为持久化数据库,Redis作为缓存数据库;同时结合Mahout协同过滤推荐算法,实现本系统。在分析的过程中,使用Use Case图分别对用户、课程、管理员和个性化推荐进行了功能性需求分析;根据在线教育系统对数据的需求,运用E-R图和数据库表对数据的存储做出了详细的设计;通过对比Mahout中不同的推荐算法,结合本系统的特点,确定使用Mahout协同过滤算法作为推荐算法的核心,并详细阐述了Mahout中协同过滤推荐算法的实现步骤;完成了系统的功能测试以及网络安全测试。最后,实现了在Hadoop平台下基于Mahout个性化推荐的在线教育系统,使用Docker作为虚拟化环境容器,完成了在阿里云上的上线部署。
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