基于Hadoop的HSK汉语考试系统的设计与实现
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第9-13页 |
1.1 课题的背景及意义 | 第9页 |
1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
1.3 论文的主要研究工作 | 第11-12页 |
1.4 论文的组织结构 | 第12-13页 |
第二章 相关技术基础 | 第13-21页 |
2.1 协同过滤算法 | 第13-17页 |
2.1.1 基于用户的协同过滤算法 | 第13-15页 |
2.1.2 基于物品的协同过滤算法 | 第15-16页 |
2.1.3 User-CF和Item-CF的比较 | 第16-17页 |
2.2 Hadoop分布式平台 | 第17-20页 |
2.2.1 分布式文件存储HDFS | 第18-19页 |
2.2.3 MapReduce编程模型 | 第19-20页 |
2.3 本章小结 | 第20-21页 |
第三章系统的需求分析 | 第21-26页 |
3.1 总体需求分析 | 第21-23页 |
3.1.1 存储需求和扩展性需求 | 第22页 |
3.1.2 高可用需求 | 第22页 |
3.1.3 性能需求 | 第22-23页 |
3.2 功能需求分析 | 第23-25页 |
3.2.1 用户管理模块 | 第23页 |
3.2.2 题库管理模块 | 第23-24页 |
3.2.3 考试管理模块 | 第24页 |
3.2.4 考生行为数据收集 | 第24页 |
3.2.5 离线处理模块 | 第24-25页 |
3.2.6 实时处理模块 | 第25页 |
3.3 本章小结 | 第25-26页 |
第四章 系统设计 | 第26-43页 |
4.1 系统体系结构设计 | 第26-28页 |
4.2 系统功能模块结构设计 | 第28-34页 |
4.2.1 题库管理模块 | 第28-30页 |
4.2.2 考试管理模块 | 第30-31页 |
4.2.3 考生个人模块 | 第31页 |
4.2.4 用户模块 | 第31-33页 |
4.2.5 组卷模块 | 第33-34页 |
4.3 数据库设计 | 第34-42页 |
4.4 本章小结 | 第42-43页 |
第五章 基于协同过滤的自适应组卷算法 | 第43-60页 |
5.1 自适应分级 | 第43-44页 |
5.2 协同过滤组卷 | 第44-47页 |
5.2.1 输入 | 第44页 |
5.2.2 生成评分矩阵 | 第44-45页 |
5.2.3 相似度矩阵 | 第45页 |
5.2.4 试题预测 | 第45-47页 |
5.3 基于协同过滤算法的实现 | 第47-59页 |
5.3.1 数据采集 | 第47-50页 |
5.3.2 数据预处理 | 第50-51页 |
5.3.3 相似度计算 | 第51-53页 |
5.3.4 TopK排序 | 第53-54页 |
5.3.5 组卷计算 | 第54-55页 |
5.3.6 实时在线计算 | 第55-59页 |
5.4 本章小结 | 第59-60页 |
第六章 系统开发与实现 | 第60-75页 |
6.1 系统开发环境及技术 | 第60-65页 |
6.1.1 硬件环境 | 第60页 |
6.1.2 Hadoop集群环境 | 第60-61页 |
6.1.3 SparkStreaming | 第61-62页 |
6.1.4 消息队列Kafka | 第62-65页 |
6.2 系统主要功能实现 | 第65-72页 |
6.2.1 用户登录与注册模块 | 第65-66页 |
6.2.2 考试模块实现 | 第66-67页 |
6.2.3 题库管理模块实现 | 第67-68页 |
6.2.4 考生个人信息模块实现 | 第68-72页 |
6.3 HSK汉语考试系统的测试 | 第72-74页 |
6.4 本章小结 | 第74-75页 |
第七章 总结与展望 | 第75-76页 |
参考文献 | 第76-78页 |
致谢 | 第78-79页 |
在学期间发表科研成果 | 第79-80页 |
附录 | 第80-81页 |