基于O2O的高考作文教学辅导软件的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 O2O在教学中的应用研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 个性化推荐的应用研究 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究思路 | 第12-15页 |
| 第2章 系统总体设计 | 第15-26页 |
| 2.1 系统需求分析与设计 | 第15-18页 |
| 2.1.1 业务需求分析 | 第15-17页 |
| 2.1.2 性能需求分析 | 第17-18页 |
| 2.2 系统体系框架 | 第18-20页 |
| 2.3 功能模块设计 | 第20-21页 |
| 2.4 数据库设计 | 第21-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 关键技术研究 | 第26-36页 |
| 3.1 用户兴趣模型 | 第26-29页 |
| 3.1.1 用户信息的获取 | 第26页 |
| 3.1.2 学习者兴趣模型构建 | 第26-27页 |
| 3.1.3 教师偏好模型构建 | 第27-28页 |
| 3.1.4 用户兴趣模型更新 | 第28-29页 |
| 3.2 融合可疑度的用户模型计算 | 第29-30页 |
| 3.3 基于深度学习的推荐算法 | 第30-33页 |
| 3.3.1 深度置信网络 | 第31-32页 |
| 3.3.2 深度学习推荐算法 | 第32-33页 |
| 3.4 推荐算法的有效性分析 | 第33-35页 |
| 3.4.1 实验数据及评测指标 | 第33-34页 |
| 3.4.2 评测结果 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 系统相关技术实现 | 第36-49页 |
| 4.1 作文辅导软件系统的搭建 | 第36-39页 |
| 4.1.1 开发的环境和开发工具 | 第36页 |
| 4.1.2 前后台管理框架 | 第36-37页 |
| 4.1.3 数据库的配置链接 | 第37-39页 |
| 4.2 客户端的关键技术 | 第39-42页 |
| 4.2.1 客户端与服务器的连接 | 第39页 |
| 4.2.2 JSON格式的解析 | 第39-40页 |
| 4.2.3 Picasso框架加载图片 | 第40-41页 |
| 4.2.4 PDF的解析与加载 | 第41-42页 |
| 4.3 资源推荐的实现 | 第42-46页 |
| 4.3.1 用户行为记录的实现 | 第42-44页 |
| 4.3.2 抢单资源推荐的实现 | 第44-45页 |
| 4.3.3 解答资源推荐的实现 | 第45-46页 |
| 4.4 基于LBS的约教功能 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 功能测试模块 | 第49-63页 |
| 5.1 系统测试计划 | 第49页 |
| 5.2 后台主要功能模块测试 | 第49-53页 |
| 5.2.1 登陆模块 | 第49-50页 |
| 5.2.2 资源管理模块 | 第50-53页 |
| 5.3 客户端主要功能模块测试 | 第53-60页 |
| 5.3.1 登陆模块 | 第53-54页 |
| 5.3.2 订单的发布与推荐模块 | 第54-57页 |
| 5.3.3 资源推荐模块 | 第57-58页 |
| 5.3.4 学习资源模块 | 第58-60页 |
| 5.4 其他功能模块的测试 | 第60-62页 |
| 5.4.1 LBS线上约教模块 | 第60页 |
| 5.4.2 个人中心管理模块 | 第60-61页 |
| 5.4.3 个人成长记录模块 | 第61-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 工作总结 | 第63页 |
| 6.2 研究展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
