基于Android和JavaEE的家教平台设计与实现

发布时间：2020-03-27 23:15

【摘要】：随着社会的发展,互联网及多媒体技术对人们日常生活的影响日渐增大,但现有的家教平台的功能还比较单一。为了给家长及家教教师提供较好的信息交流及互动平台,本文设计了一套完整的家教服务平台。该平台由家长客户端、教师客户端及服务管理端三部分组成,且该平台具有界面友好、功能完善、操作简单以及易使用的优点,并能为用户提供较好的用户体验。本文所创建的家教平台主要使用了跨平台的Java技术,并采用C/S模式。配套的服务管理端利用JavaEE框架作为后台开发框架,为家长及教师客户端提供了数据快速访问的接口。而且家长及教师客户端基于Android平台开发,操作直观方便。该平台利用当前流行的MySql数据库作为其后台数据库,为平台上数据的安全性和程序运行的稳定性提供了强有力的保障。本文的核心算法主要采用了K近邻算法及决策树算法,并在上述两种算法的基础上提出了一种新的混合推荐算法。该混合推荐算法为平台使用者提供了精确的推荐及索引服务,并且系统的测试结果证明了该平台的有效性及可行性。本文研究的最后形成了一套包含Android移动端、JavaEE接口和JavaWeb后台的完整的家教信息管理平台。
【图文】：

第三章 针对家教平台的混合推荐算法研究果充分利用用户的各种信息，产生的推荐结果会很准确 主要过程和核心思想如下：户进行基于用户的协同过滤，，得到和当前学生家长相似的相似的学生家长同意过的家教老师构成一个集合，再将这本，使用基于内容的推荐算法并根据当前家长的历史家教后将测试样本放入决策树中得到合适的推荐对象 程如图 3-1 所示：

第三章 针对家教平台的混合推荐算法研究段 3-3 协同过滤算法的实现主要采用了 ID3 算法来创建决策熵 来作为度量样本集合不确定度（纯度）的指标，并且采为纯度的度量，选取信息增益最大的特征进行分裂（即作为结在每个列里面寻找信息熵最大列进行分裂，然后将剩下的属的属性又进行递归处理得到的列，直到树叶节点构成形成决据放入决策树中，当最后一个属性是 yes 时就是所需的推荐教文推荐算法在本平台运用后得到如图 3-4 的推荐列表
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP311.52

【参考文献】

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本文编号：2603533