基于推荐算法的在线课程推荐系统设计与实现

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作者:

@小白创作中心

基于推荐算法的在线课程推荐系统设计与实现

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CSDN

https://blog.csdn.net/shmp54/article/details/145656832

随着在线学习平台的普及，个性化课程推荐变得尤为重要。本文介绍了一个基于推荐算法的在线课程推荐系统的设计与实现，该系统结合用户历史行为、偏好设置及交互反馈，采用机器学习技术来预测和推送最符合用户需求的课程内容。

开发环境与关键技术

开发环境

开发语言：Java
框架：Spring Boot
JDK版本：JDK1.8
服务器：Tomcat 7
数据库：MySQL 5.7（一定要5.7版本）
数据库工具：Navicat 11
开发软件：Eclipse / MyEclipse / IntelliJ IDEA
Maven包：Maven 3.3.9

关键技术

Spring Boot：一个全新开源的轻量级框架，基于Spring 4.0设计，简化了Spring应用的搭建和开发过程，解决了jar包版本之间的兼容性问题。
Java：目前软件市场上应用最广泛的语言，可以在多种平台上运用，兼容性比较强，适应市面上大多数操作系统。
Vue：一款流行的开源JavaScript框架，用于构建用户界面和单页面应用程序。
MySQL：运行速度快，安全性能高，对使用平台没有限制，是一个开源和多线程的关系管理数据库系统。
B/S结构：主流的网络化结构模式，能够把系统核心功能集中在服务器上面，便于维护和使用。

系统架构与功能

系统主要包括以下几个功能模块：

用户管理：包括用户注册、登录、个人信息管理等功能。
课程管理：包括课程信息展示、课程搜索、课程评价等功能。
学习进度管理：记录和展示用户的学习进度。
反馈与互动：包括意见反馈、互动交流等功能。
管理员功能：包括用户管理、课程信息管理、课程评价管理、学习进度管理、系统管理等。

系统实现

系统首页展示个性化的课程信息，利用推荐算法综合分析用户资料、学习历史和偏好设置，智能推荐符合用户需求的高质量课程资源。通过精细化的数据分析确保每位用户获得量身定制的学习体验，从而提升用户满意度和系统的教学效果。

在个人中心页面可以对个人中心、修改密码、课程评价、学习进度、我的发布、我的收藏等进行详细操作。管理员进入主页面，主要功能包括对用户管理、课程信息管理、课程类型管理、课程评价管理、学习进度管理、意见反馈、互动交流、系统管理、个人中心等进行操作。

系统测试

系统测试是为了发现程序中的错误和隐患，并提出解决方案。它需要结合需求、规范和功能设计进行。通过软件测试工具或人工测试，将测试结果与预期结果进行分析比较，并根据实际测试情况对系统进行升级和优化。在测试过程中，任何不可描述的程序漏洞都需要引起重视并加以解决，以确保交付给用户的系统是功能齐全、安全可靠、性能流畅的。本文基于推荐算法的在线课程推荐系统进行了设计与实现，并实现了测试目标，验证了系统功能的完善性、浏览器兼容性和响应时间的正常范围。在测试过程中发现的错误或功能遗漏应及时记录并解决，作为系统升级和维护的可靠依据。