基于B/S的藏文资源推荐系统的设计与实现
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第9页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第9-11页 |
| 2 关键技术分析 | 第11-20页 |
| 2.1 概念简介 | 第11页 |
| 2.1.1 藏文网络 | 第11页 |
| 2.1.2 网络爬虫 | 第11页 |
| 2.1.3 学习资源 | 第11页 |
| 2.2 JAVA语言介绍 | 第11-14页 |
| 2.2.1 java语言简单介绍 | 第11页 |
| 2.2.2 java语言特点 | 第11-14页 |
| 2.3 JSP技术 | 第14-15页 |
| 2.4 B/S模式简介 | 第15-16页 |
| 2.5 推荐系统概述 | 第16-19页 |
| 2.5.1 基于内容的推荐系统 | 第16-17页 |
| 2.5.2 协同过滤的推荐系统 | 第17-18页 |
| 2.5.3 基于网络结构的推荐系统 | 第18页 |
| 2.5.4 混合推荐系统 | 第18-19页 |
| 2.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 系统的需求分析与设计方案 | 第20-36页 |
| 3.1 系统的需求分析 | 第20-22页 |
| 3.1.1 数据来源与存储 | 第20-21页 |
| 3.1.2 日志分析系统 | 第21页 |
| 3.1.3 推荐系统解析 | 第21-22页 |
| 3.2 协同过滤推荐算法 | 第22-29页 |
| 3.2.1 基于用户的协同过滤推荐算法 | 第22-27页 |
| 3.2.2 基于资源的协同过滤推荐算法 | 第27-28页 |
| 3.2.3 比较协同过滤的两种算法 | 第28-29页 |
| 3.2.4 分析协同过滤两种算法的存在问题 | 第29页 |
| 3.2.5 优化的协同过滤推荐算法 | 第29页 |
| 3.3 基于学习资源的推荐算法 | 第29-32页 |
| 3.4 系统用例分析图 | 第32-33页 |
| 3.4.1 总体用例图 | 第32页 |
| 3.4.2 公告模块用例图 | 第32-33页 |
| 3.5 基于Mahout的实验性能分析 | 第33-35页 |
| 3.5.1 性能实验 | 第33-34页 |
| 3.5.2 性能分析 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 系统的总体设计 | 第36-43页 |
| 4.1 平台框架设计 | 第36页 |
| 4.2 推荐系统设计 | 第36-39页 |
| 4.2.1 推荐架构设计 | 第37页 |
| 4.2.2 推荐流程设计 | 第37-39页 |
| 4.3 推荐系统的功能模块设计 | 第39-41页 |
| 4.3.1 用户接口层 | 第39-40页 |
| 4.3.2 服务层 | 第40-41页 |
| 4.3.3 数据层 | 第41页 |
| 4.4 数据库表设计 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 系统实现 | 第43-51页 |
| 5.1 系统实现 | 第43-50页 |
| 5.1.1 开发环境 | 第43页 |
| 5.1.2 程序架构 | 第43-44页 |
| 5.1.3 主要功能实现及页面展示 | 第44-50页 |
| 5.2 本章小结 | 第50-51页 |
| 6 系统测试 | 第51-56页 |
| 6.1 功能测试 | 第51-55页 |
| 6.1.1 教学资源模块用例 | 第51-52页 |
| 6.1.2 作业管理子用例 | 第52-55页 |
| 6.2 性能测试 | 第55页 |
| 6.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
