發(fā)布時(shí)間：2020-03-27 23:15

【摘要】：隨著社會(huì)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)及多媒體技術(shù)對(duì)人們?nèi)粘Ｉ畹挠绊懭諠u增大,但現(xiàn)有的家教平臺(tái)的功能還比較單一。為了給家長(zhǎng)及家教教師提供較好的信息交流及互動(dòng)平臺(tái),本文設(shè)計(jì)了一套完整的家教服務(wù)平臺(tái)。該平臺(tái)由家長(zhǎng)客戶(hù)端、教師客戶(hù)端及服務(wù)管理端三部分組成,且該平臺(tái)具有界面友好、功能完善、操作簡(jiǎn)單以及易使用的優(yōu)點(diǎn),并能為用戶(hù)提供較好的用戶(hù)體驗(yàn)。本文所創(chuàng)建的家教平臺(tái)主要使用了跨平臺(tái)的Java技術(shù),并采用C/S模式。配套的服務(wù)管理端利用JavaEE框架作為后臺(tái)開(kāi)發(fā)框架,為家長(zhǎng)及教師客戶(hù)端提供了數(shù)據(jù)快速訪問(wèn)的接口。而且家長(zhǎng)及教師客戶(hù)端基于Android平臺(tái)開(kāi)發(fā),操作直觀方便。該平臺(tái)利用當(dāng)前流行的MySql數(shù)據(jù)庫(kù)作為其后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù),為平臺(tái)上數(shù)據(jù)的安全性和程序運(yùn)行的穩(wěn)定性提供了強(qiáng)有力的保障。本文的核心算法主要采用了K近鄰算法及決策樹(shù)算法,并在上述兩種算法的基礎(chǔ)上提出了一種新的混合推薦算法。該混合推薦算法為平臺(tái)使用者提供了精確的推薦及索引服務(wù),并且系統(tǒng)的測(cè)試結(jié)果證明了該平臺(tái)的有效性及可行性。本文研究的最后形成了一套包含Android移動(dòng)端、JavaEE接口和JavaWeb后臺(tái)的完整的家教信息管理平臺(tái)。
【圖文】：

第三章 針對(duì)家教平臺(tái)的混合推薦算法研究果充分利用用戶(hù)的各種信息，產(chǎn)生的推薦結(jié)果會(huì)很準(zhǔn)確 主要過(guò)程和核心思想如下：戶(hù)進(jìn)行基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾，，得到和當(dāng)前學(xué)生家長(zhǎng)相似的相似的學(xué)生家長(zhǎng)同意過(guò)的家教老師構(gòu)成一個(gè)集合，再將這本，使用基于內(nèi)容的推薦算法并根據(jù)當(dāng)前家長(zhǎng)的歷史家教后將測(cè)試樣本放入決策樹(shù)中得到合適的推薦對(duì)象 程如圖 3-1 所示：

第三章 針對(duì)家教平臺(tái)的混合推薦算法研究段 3-3 協(xié)同過(guò)濾算法的實(shí)現(xiàn)主要采用了 ID3 算法來(lái)創(chuàng)建決策熵 來(lái)作為度量樣本集合不確定度（純度）的指標(biāo)，并且采為純度的度量，選取信息增益最大的特征進(jìn)行分裂（即作為結(jié)在每個(gè)列里面尋找信息熵最大列進(jìn)行分裂，然后將剩下的屬的屬性又進(jìn)行遞歸處理得到的列，直到樹(shù)葉節(jié)點(diǎn)構(gòu)成形成決據(jù)放入決策樹(shù)中，當(dāng)最后一個(gè)屬性是 yes 時(shí)就是所需的推薦教文推薦算法在本平臺(tái)運(yùn)用后得到如圖 3-4 的推薦列表
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2603533