【基于Web系统的学习资源系统设计13000字（论文）】

[25]。共现矩阵是用用户评分列表中每个用户对共同出现的次数来填充构造的，即两个用户共同喜欢的项目的数量。共现矩阵描述了用户间的关联，两个用户共同喜欢的项目越多，他们之间越有可能相似。共现矩阵即余弦相似度公式的分子。在计算完用户之间的相似度后，我们将与目标用户u相似度最高的K个用户抽出，用集合S(u,K)表示，提取出S中用户喜欢的全部项目，并从中再剔除用户u喜欢过的项目。我们用i来表示剩余的项目，用户u对项目i的兴趣度用如下公式计算：p其中rvi第4章系统开发技术4.1Java4.1.1Java技术简介Java从1996年发布至今，经历短短二十多年的发展，已经成为IT领域的中流砥柱。Java的语法是建立C++语法上的，但为了提高灵活性和可用性，Java去除了C++语法中一些实用性不强的特征，使得语言变得更加的简单，程序员在使用Java开发时也更加高效。Java最为人所知的重要特点是面向对象，面向对象的特点在于强调，在开发过程中，数据以及数据的操纵方法也是非常重要的。除此之外，使用Java开发的程序更加的稳定和安全，并且具有较高的可移植性，可以实现跨平台使用。概括来说，Java是一门简单、高效且功能强大的语言，可以让程序员的开发更加简单。4.1.2Java开发平台本系统部署在Tomact服务器上。Java开发者在开发中小型系统时常常选择Tomact服务器。Tomact服务器具有轻量级的优点，只需要占用一小部分的系统资源，并且性能丰富，最重要的是，Tomact服务器是免费的。可以说，Tomact服务器是开发和调试中小型JSP程序的不二之选。Tomact在MyEclipse进行配置，其配置较为复杂，一旦设置不当，就会导致灾难性的后果，但目前，网络上都有详细的配置方法和配置技巧，只需参照使用即可。4.2MySQL数据库MySQL是目前使用最多的数据库之一，是一个关系型数据库管理系统。和Tomact一样，MySQL是免费且开源的，并且适用于中小型系统的开发，是个人用户开发Web的首选。与其他的数据库相比，MySQL具有以下几个优点：MySQL的安装、配置、使用和维护相比其他数据库更加简单，同时又具备了高性能的特点。MySQL应用场景很广，它支持多种操作系统，为多种编程语言提供接口，有多种连接库，并且是多线程的。MySQL使用并优化了SQL语言，可以更快的访问和查询数据库。MySQL能够承载重量级的数据库，可以统计分析大量的数据，能够很好的应对不断增长的数据。4.3Myeclipse系统的开发环境为Myeclipse。Myeclipse在Java、JavaEE、安卓开发时常常被应用，其强大的功能已经达到了适用于企业开发的级别。通过Myeclipse可以大大提高数据库和JavaEE的开发的效率。Myeclipse可以自动生成并添加set和get方法，还能自动生成构造函数并为其进行注释。在使用MyEclipse做编辑工具时，我们可以完成Java程序与数据库的连接，并且将程序整个到Tomcat服务器上这整个过程。

第5章系统分析系统分析是一个确定研究方向，明确的目标的过程，在进行分析的过程中，我们会对系统的了解会不断深入，最终找到实现系统可行的方法。5.1可行性分析在进行可行性时，我们需要对系统技术、经济、操作、发展的可行性进行分析从而明确研究方向及研究目标。5.1.1技术可行性本系统采用Java进行开发，数据都在MySQL数据库中进行存储。（1）硬件可行性分析系统对硬件无特殊要求，普通配置即可支撑系统的工作。普通的计算机就能实现系统的开发和运行。硬件：中央处理器（CPU）：P4以上的处理器；硬盘：80GB以上硬盘；内存：512MB；操作系统：WindowsXP,Windows7，Windows10；关系数据库：MySQL（2）软件可行性分析系统所需软件都容易获取，就开发和运行而言，软件现有功能就足以支撑。并且软件的使用非常简单。综上所述，学习资源推荐在技术上具有较高的可能性。5.1.2经济可行性系统对于计算机的配置要求不高，普通计算机即可。并且，系统使用的软件都是开源且免费的，系统开发的经济成本低，可行性高。5.1.3操作可行性学习资源推荐系统的访问和操作都是通过电脑进行，并且系统的界面设计简洁明了，用户只需要能对电脑进行基本操作就可以使用该系统，可行性高。5.1.4发展可行性随着学习资源数量的不断增加，人们对于学习资源推荐的需求越发迫切，因此需要一个能够实现准确推荐的学习资源推荐系统，但推荐系统的相关技术仍在不断的发展和完善之中。学习资源推荐系统具有良好的发展前景。5.2系统流程分析5.2.1系统开发总流程在进行开发和设计前，我们需要先进行需求分析，对系统进行整体规划。具体流程如图5-1。图5-1系统开发流程图5.2.2登录流程管理员和用户在登录时需要输入用户名和密码，在输入完成后，会将输入的数据提交到后台管理数据库进行查询和匹配。若不匹配，则提示信息错误，若匹配，则进入主页。如图5-2所示。图5-2登录流程图5.2.3系统操作流程用户在成功完成5.2.2中的登录流程后即可使用系统中的各个功能，否则提示信息错误，登录失败，如图5-3所示。图5-3系统操作流程图5.2.4添加信息流程管理人员在完成资源信息的输入后，数据库会判断资源信息是否合法，若合法，则完成资源信息的添加，若不合法，则提示错误，如图5-4所示。图5-4添加信息流程图5.2.5修改信息流程管理员在提交资源信息的更改后，系统会对信息的合法性进行鉴别，若合法，则更改成功，若不合法，则更改失败，可再次输入，如图5-5所示。图5-5修改信息流程图5.2.6删除信息流程管理员在提交信息删除请求后，系统会提示是否删除数据，若点击确定，则数据永久性删除，数据库进行相应更新，如图5-6所示。图5-6修改信息流程图5.2.7系统需求分析为了保证学习资源推荐系统能够长期、稳定、高效的运行，必须要保证系统开发的性能。在学习资源推荐系统的开发过程中，必须用充分的方法确保系统的安全性和有效性。我们要充分考虑以下几点：安全性。现今人们越发重视个人隐私，在系统设计开发过程中，必须充分考虑信息的安全性。先进性。在进行开发前，必须对用户需求及系统所需实现技术进行充分调查和研究，保证开发的程序贴合现今用户的需求，并且系统所使用的技术为当前领域最热最先进的，能够准确实现所需功能。可扩展性。推荐系统及相应的推荐技术一直处在不断发展的过程中，随着技术的推荐，系统必然要进行升级和更新，因此在设计学习资源推荐系统时我们必须要充分考虑到其可扩展性。有效性。学习资源推荐系统所设计和实现的功能要真实有效，可以切实满足用户的实际需求。5.3系统用例分析5.3.1管理员用例图管理员在登录后可以通过账号管理、资源分类管理、资源信息管理、新闻信息、系统管理、浏览记录管理六大功能模块实现对学习资源推荐系统的管理，如图5-7所示。图5-7管理员用例图5.3.2用户用例图用户登录后可以查看关于、资源推荐、资源详情、新闻资讯、个人中心五大功能模块，如图5-8所示。图5-8用户用例图第6章系统设计6.1系统概述系统采用B/S架构。用户在客户端向服务器发送请求，服务器将接收到的请求交给数据库进行解释执行，然后将结果返回给服务器，服务器又返回给客户端。图6-1所示。图6-1系统工作原理图6.2系统结构设计系统设计包含总体设计和详细设计两个部分。我们可以通过总体设计划分出系统的文件、文档、数据，再通过详细设计划分出程序的功能模块。学习资源推荐系统的整体结构设计如图6-2所示。图6-2系统结构图6.3数据库设计数据库的设计采用实体—联系（E-R）模型，该模型由实体、属性、联系组成，用E-R图表示。实体是系统中所涉及的事物，属性则是对实体特征的描述。在系统设计当中，数据库起着决定性的因素。以下是关键实体的实体—关系图。6.3.1数据库设计原则数据库是系统的关键与核心，关乎整个系统的质量和效率。6.3.2数据库实体（1）图6-3为资源信息E-R图：图6-3资源信息E-R图（2）图6-4为新闻信息E-R图：图6-4新闻信息E-R图（3）图6-5为资源分类E-R图：图6-5资源分类E-R图（4）图6-4为管理员E-R图：图6-6管理员E-R图6.3.3数据库表设计数据库中主要并且具有代表性的表有四个：管理员信息表（用户信息表与其类似）、新闻信息表、资源信息表、资源分类信息表，详细信息如以下各表所示。表6-1admin管理员信息表字段名数据类型默认值允许非空自动递增备注idint(10)NO是usernamevarchar(50)NO帐号pwdvarchar(50)NO密码addtimetimestampNO添加时间表6-2ziyuan新闻信息表字段名数据类型默认值允许非空自动递增备注idint(10)NO是biaotivarchar(255)NO标题fenleiint(10)NO分类tupianvarchar(255)NO图片tianjiarenvarchar(50)NO添加人dianjilvint(11)NO点击率neironglongtextNO内容addtimetimestampNO添加时间表6-3ziyuanxinxi资源信息表字段名数据类型默认值允许非空自动递增备注idint(10)NO是ziyuanbianhaovarchar(50)NO资源编号ziyuanmingchengvarchar(255)NO资源名称ziyuanfenleiint(10)NO资源分类ziyuantupianvarchar(255)NO资源图片ziyuanshipinvarchar(255)NO资源视频ziyuanwendangvarchar(255)NO资源文档ziyuanxiangqinglongtextNO资源详情addtimetimestampNO添加时间表6-4ziyuanfenlei资源分类信息表字段名数据类型默认值允许非空自动递增备注idint(10)NO是fenleivarchar(50)NO分类addtimetimestampNO添加时间第7章系统的实现7.1管理员功能模块的实现7.1.1系统登录界面管理员进入系统后，首先需要进行登录。登录界面展示如图7-1所示。图7-1系统登录界面图7.1.2账号管理界面管理员登录后，可以在账号管理功能模块对管理员账号和用户账号进行添加、删除或修改，如图7-2所示。图7-2账号管理界面图7.1.3资源分类管理界面管理员登录后，可以在资源分类管理功能模块对资源分类信息进行增加、删除、修改及查询，如图7-3所示。图7-3资源分类管理界面7.1.4资源信息管理界面管理员登录后，可以在资源信息管理功能模块对资源信息进行添加、删除、修改及查询，并且可以对用户的留言进行查询及删除，如图7-4所示。图7-4资源信息管理界面7.1.5新闻信息界面管理员登录后，可以在新闻信息管理功能模块对新闻信息的分类以及具体的新闻信息进行添加、删除、修改及查询，如图7-5所示。图7-5新闻信息界面7.1.6系统管理界面管理员登录后，可以在系统管理功能模块对系统中的友情链接、轮播图及关于我们信息栏中的内容进行添加、删除、修改及查询，如图7-6所示。图7-6系统管理界面7.1.7浏览记录管理界面管理员登录后，可以在浏览记录管理功能模块对用户的浏览记录进行删除及查询，如图7-7所示。图7-7浏览记录管理界面7.2用户功能模块的实现7.2.1首页界面当普通游客进入到系统界面时，可以浏览系统中关于、资源信息、新闻资讯中的内容。如图7-8所示。图7-8首页界面7.2.2用户注册游客需注册成为系统用户方可使用其他功能，注册界面如图7-9所示。图7-9用户注册界面7.2.3个人中心用户可以在个人中心功能模块对个人资料和密码进行修改，查看个人的收藏记录及浏览记录，如图7-10所示。图7-10个人中心界面7.2.4资源推荐用户可以在首页对资源推荐结果进行查看，以用户爱学历史的橙子为例，其收藏的资源以历史分类为主，如图7-11所示。图7-11用户爱学历史的橙子的收藏界面与其相似度较高的用户为历史和哲学兼顾的菠萝，其收藏的资源以历史和哲学分类为主，如图7-12所示。图7-11用户历史和哲学兼顾的菠萝的收藏界面用户爱学历史的橙子资源推荐如图7-13所示。图7-13资源推荐界面第8章系统测试系统测试即对整个系统进行测试，是系统开发的最后一步。我们需要对整个系统进行测试以此来检验系统是否存在设计或开发上的错误，是否具备安全性，是否达到预期效果等。测试的结果能直接反映系统的好坏。在测试的过程当中，我们可以对出现的错误进行调试，使得系统变得更加完备。本次测试抱着严谨的态度，严格遵循规范、完善的原则。8.1测试环境与条件处理器：pc端：因特尔酷睿处理器I3内存：pc端：4GB硬盘：pc端：80G以上操作系统：pc端：Win7-10或windowsXP数据库：mysql8.2功能测试功能测试通常包括安全性测试、依从性测试、适用性测试、准确性测试以及可操作性测试五个方面。功能测试结果如表8-1所示：表8-1网站功能测试测试内容适用性准确性可操作性依从性安全性测试结果好好好好好8.3安全测试安全测试即验证系统可以抵御非法入侵。安全性的高低关乎系统的数据安全和用户的个人信息安全，所以安全测试是系统测试中最重要的一环。本次测试通过arp攻击以及数据包截取来进行。本系统主要靠以下两点来保证其安全性：（1）登录检测。进行登录操作时，账号和密码必须对应。（2）数据加密。系统对用户和管理员信息、数据库进行了加密，并且数据库可以进行备份。8.4可用性测试系统的可用性测试即验证系统是否可理解、可操作性。具体测试内容如表8-2所示。表8-2网站可用性测试测试项测试结果窗口改变大小、关闭等操作是否正常正常添加、删除、修改等操作相关提示信息的可理解性可理解界面排版的美观性美观键盘、鼠标操作是否支持支持数据项显示是否正确正确操作流程是否合理合理8.5性能测试性能测试主要是检测网站的运行速度、网络响应的时间和支持并发节点数，保证其性能能够满足客户的需求。（1）运行速度：本系统在不同配置的电脑上均可正常运行，无停顿、迟滞现象。（2）响应时间：系统最小响应时间为2S；系统平均响应时间为3S；系统最大响应时间为5S。响应时间短。（3）支持并发节点数：当访问量增大至5000时，访问出现延迟。8.6用例测试以用户登录为例，进行了三组测试，第一组为正确账号和错误密码；第二组为错误账号和错误密码；第三组为空信息。三组测试均不能登录。结果达到预期效果。8.7测试结果分析系统在设计之初进行了较为详尽的需求分析，经过测试，系统可以实现规定的需求，功能较为齐全。系统界面简洁明了，管理员和用户都可以很方便的进行操作。总结本文从推荐系统的研究背景阐述了推荐系统的必要性，并对推荐系统的相关技术及其所面临的的问题进行了相关研究。在对各个推荐算法进行研究分析后确定了以基于用户的协同过滤算法作为系统的实现算法。算法根据用户喜欢的项目集合及共现矩阵进行余弦相似度计算，得到相似度较高的用户集合，再对集合中用户喜欢但目标用户没有收藏的项目进行相似度加权，最后进行排序和推荐。实践证明，系统可以实现较为准确的推荐，功能较为完善，界面的设计简洁明了，使用方便，操作容易。但系统仍有不足。系统没有解决“冷启动”问题，对于新用户而言，系统只能提供非个性化的推荐。“冷启动”问题是下一步的研究重点。

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