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基于推荐算法的在线课程推荐系统设计与实现

news 来源：原创 2025/9/21 19:29:20
  1. 开发语言：Java
  2. 框架：springboot
  3. JDK版本：JDK1.8
  4. 服务器：tomcat7
  5. 数据库：mysql 5.7（一定要5.7版本）
  6. 数据库工具：Navicat11
  7. 开发软件：eclipse/myeclipse/idea
  8. Maven包：Maven3.3.9

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摘要

随着在线学习平台的普及，个性化课程推荐变得尤为重要。本研究旨在设计并实现一个基于推荐算法的在线课程推荐系统。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。管理员端具备全面的管理功能，包括用户信息、课程数据、评价反馈及学习进度的实时监控与更新，确保系统运行的高效性与准确性。前台则提供直观友好的用户界面，使用户能够轻松访问课程信息、参与社区交流、提交反馈以及管理个人学习档案。推荐算法核心采用协同过滤和内容推荐相结合的方式，以增强推荐质量和用户满意度。系统通过不断学习用户行为模式，动态调整推荐策略，实现真正的智能化服务。最终目标是为用户提供一个高效、个性化且互动性强的在线学习环境，推动终身学习和知识共享。

研究背景

在数字化时代背景下，网络教育以其时间和空间的灵活性、资源的丰富性逐渐成为现代学习方式的重要组成部分。在线课程推荐系统作为连接用户与海量教育资源的桥梁，其智能化水平的高低直接影响着用户的学习体验和满意度。传统的推荐系统往往依靠简单的分类或关键词匹配来推送课程，这种方法忽视了用户个性化需求和不断变化的学习兴趣。如何准确捕捉用户需求，并据此提供更加精准的课程推荐，是当前在线学习平台亟待解决的问题。随着数据挖掘技术和机器学习算法的快速发展，基于推荐算法的在线课程推荐系统应运而生，它能够通过分析用户行为日志、评价反馈及社交网络等多维度信息，动态调整推荐策略，实现真正意义上的个性化服务。

关键技术

SpringBoot是一个全新开源的轻量级框架。基于Spring4.0设计，其不仅继承了Spring框架原来有的优秀特性，而且还通过简化配置文件来进一步简化了Spring应用的整个搭建以及开发过程。另外在原本的Spring中由于随着项目的扩大导入的jar包数量越来越大，随之出现了jar包版本之间的兼容性问题，而此时SpringBoot通过集成大量的框架使得依赖包的版本冲突，以及引用的不稳定性问题得到了很好的解决。

JAVA语言是目前软件市场上应用最广泛的语言开发程序。可以在多种平台上运用的，兼容性比较强，适应市面上大多数操作系统，不会出现乱码的现像，其扩展性和维护性都更好，具有分析问题和解决问题的能力，是面向过程的程序设计方便我们编写的代码更强壮。

 Vue是一款流行的开源JavaScript框架，用于构建用户界面和单页面应用程序。Vue的核心库只关注视图层，易于上手并且可以与其他库或现有项目轻松整合。

MYSQL数据库运行速度快，安全性能也很高，而且对使用的平台没有任何的限制，所以被广泛应运到系统的开发中。MySQL是一个开源和多线程的关系管理数据库系统，MySQL是开放源代码的数据库，具有跨平台性。

B/S（浏览器/服务器）结构是目前主流的网络化的结构模式，它能够把系统核心功能集中在服务器上面，可以帮助系统开发人员简化操作，便于维护和使用。

系统分析

对系统的可行性分析以及对所有功能需求进行详细的分析，来查看该系统是否具有开发的可能。

系统设计

功能模块设计和数据库设计这两部分内容都有专门的表格和图片表示。

系统实现

当人们打开系统的网址后，首先看到的就是首页界面。在这里，人们能够看到系统的导航条，通过导航条导航进入各功能展示页面进行操作。此页面可以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。

结论

基于推荐算法的在线课程推荐系统不仅推动了个性化学习的发展，也为网络教育平台带来了新增长点。该系统的研发体现了跨学科知识的综合应用，既有计算机科学的技术支撑，也有教育学理念的融入，展现了现代教育技术发展的趋势和潜力。随着技术的不断进步和用户需求的持续演变，未来这一领域还有广阔的研究和发展空间。

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