android的兴趣培训管理系统
本文针对越来越多的家长都开始重视孩子的兴趣培训、成年人也想体验多样的艺术文化这一需求特点，为弥补如今兴趣培训课程资讯获取途径少、培训双方消息不对称的问题，结合安卓开发技术，设计并开发了基于Android的兴趣培训管理系统，可提供兴趣班等培训课程资源以及课程有效反馈渠道。系统将数据、业务逻辑、用户界面彼此之间相互分离，采用MySQL构建数据库，利用Kotlin开发客户端、Java开发服务端，使用Tomcat作为Web应用服务器，并采用mahout中的推荐算法，根据用户喜好、类似用户等来进行个性化的推荐，实现了对培训课程资源的数据存储、规范管理以及在线预约。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Key words 1
1 选题背景 1
1.1 问题的提出 1
1.2 国内外研究状况 2
1.3 研究的目的和内容 2
1.3.1 研究目的 2
1.3.2 研究内容 2
2 开发平台及应用技术 3
2.1 IDE简介 3
2.1.1 服务端IDE 3
2.1.2 客户端IDE 3
2.2 数据库 3
2.2.1 MySQL数据库 3
2.2.2 Navicat可视化工具 3
2.3 应用技术 3
2.3.1 Spring MVC框架 3
2.3.2 Hibernate框架 3
2.3.3 Retrofit网络框架 4
2.3.4 Maven项目对象模型 4
2.3.5 Kotlin语言以及Anko开源库 4
3 系统需求分析 5
3.1 系统用例图 5
3.1.1 访客用例图 5
3.1.3 用户用例图 7
3.2 系统活动图 8
3.2.1 用户注册活动图 8
3.2.2 用户登录活动图 9
3.2.3 用户预览与预约课程活动图 10
3.2.4 用户收藏与取消收藏课程活动图 11< *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
br /> 3.2.5 用户搜索课程活动图 12
3.2.7 系统推荐热门课程活动图 14
3.2.8 系统个性化推荐课程功能 15
3.2.9 用户评价活动图 16
3.2.10 用户体验反馈活动图 17
3.2.11 用户预览访问记录活动图 18
4 系统设计 19
4.1 数据库设计 19
4.1.1 用户信息表 19
4.1.3 课程信息表 20
4.1.5 订单表 20
4.1.6 收藏表 20
4.1.7 评价表 20
4.1.8 系统留言表 21
4.2 系统整体界面设计和实现方法 21
4.2.1 系统登录界面设计及其实现 21
4.2.2 系统注册界面设计及其实现 22
4.2.3 系统主界面设计 23
4.2.4 课程详情页界面设计及其实现 23
4.2.5 搜索界面设计及其实现 24
4.2.6 订单界面以及收藏页面设计 25
4.2.7 热门、推荐界面设计及其实现 25
4.2.8 添加课程页面设计及其实现 25
4.2.9访客、访问记录界面设计及其实现 26
5 mahout推荐算法的原理及测试 27
5.1 协同过滤算法与基于内容的推荐算法 27
5.2 基于用户的协同过滤算法原理 27
5.2.1 计算两个用户相似度 27
5.2.2 计算近邻用户 28
5.2.3 推荐相似用户的课程 28
5.3 基于课程的协同过滤算法原理 28
5.3.1 计算两个课程相似度 29
5.3.2 推荐相似的课程 29
5.4 算法评价标准 29
5.5 测试实例 29
5.5.1 测试基于课程的协同过滤算法 29
5.5.2 测试基于用户的协同过滤算法 29
5.5.3 测试算法的结果评估 30
6 总结与展望 30
6.1 总结 30
6.2 展望 31
致谢 31
参考文献 31
基于Android的兴趣培训管理系统
引言
不同的文化、艺术是人们重要的精神食粮，兴趣、培训课程是人们接触不同艺术文化的重要途径之一。解决兴趣、培训课程资源不够集中、培训双方消息不对称是具有现实意义的。这个系统能帮助用户随时查看多种多样的课程信息，能够实时更新课程信息。用户不仅能够了解到其他用户对某个课程的喜好程度，同时系统会为其进行个性化推荐课程，为用户大大降低了时间成本。在未来，将会有越来越多的用户选择这种便利、快捷的预约课程方式。
1 选题背景
1.1 问题的提出
兴趣班已经作为社会上人们生活的一种不可替代的方式。随着时代的发展，越来越多的家长都开始重视孩子的兴趣培训、成年人也想体验多样的艺术文化[1]。如今方便快捷的生活也得益于互联网的迅速发展，但伴随而来的是海量数据信息的问题。经过多年的发展，用户的选择虽然越来越多，但是，在获取这些海量信息的同时，使用这些消息反而变难了，增加了时间成本，因此降低了用户的使用体验。如今处于信息爆炸时代，人们需要在大量、琐碎的信息中提取出自己需要的信息，目前也是人工智能领域的一大研究方向[2]。目前兴趣培训课程资源庞大但较零散，也缺少一个平台对课程进行有效反馈。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Key words 1
1 选题背景 1
1.1 问题的提出 1
1.2 国内外研究状况 2
1.3 研究的目的和内容 2
1.3.1 研究目的 2
1.3.2 研究内容 2
2 开发平台及应用技术 3
2.1 IDE简介 3
2.1.1 服务端IDE 3
2.1.2 客户端IDE 3
2.2 数据库 3
2.2.1 MySQL数据库 3
2.2.2 Navicat可视化工具 3
2.3 应用技术 3
2.3.1 Spring MVC框架 3
2.3.2 Hibernate框架 3
2.3.3 Retrofit网络框架 4
2.3.4 Maven项目对象模型 4
2.3.5 Kotlin语言以及Anko开源库 4
3 系统需求分析 5
3.1 系统用例图 5
3.1.1 访客用例图 5
3.1.3 用户用例图 7
3.2 系统活动图 8
3.2.1 用户注册活动图 8
3.2.2 用户登录活动图 9
3.2.3 用户预览与预约课程活动图 10
3.2.4 用户收藏与取消收藏课程活动图 11< *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
br /> 3.2.5 用户搜索课程活动图 12
3.2.7 系统推荐热门课程活动图 14
3.2.8 系统个性化推荐课程功能 15
3.2.9 用户评价活动图 16
3.2.10 用户体验反馈活动图 17
3.2.11 用户预览访问记录活动图 18
4 系统设计 19
4.1 数据库设计 19
4.1.1 用户信息表 19
4.1.3 课程信息表 20
4.1.5 订单表 20
4.1.6 收藏表 20
4.1.7 评价表 20
4.1.8 系统留言表 21
4.2 系统整体界面设计和实现方法 21
4.2.1 系统登录界面设计及其实现 21
4.2.2 系统注册界面设计及其实现 22
4.2.3 系统主界面设计 23
4.2.4 课程详情页界面设计及其实现 23
4.2.5 搜索界面设计及其实现 24
4.2.6 订单界面以及收藏页面设计 25
4.2.7 热门、推荐界面设计及其实现 25
4.2.8 添加课程页面设计及其实现 25
4.2.9访客、访问记录界面设计及其实现 26
5 mahout推荐算法的原理及测试 27
5.1 协同过滤算法与基于内容的推荐算法 27
5.2 基于用户的协同过滤算法原理 27
5.2.1 计算两个用户相似度 27
5.2.2 计算近邻用户 28
5.2.3 推荐相似用户的课程 28
5.3 基于课程的协同过滤算法原理 28
5.3.1 计算两个课程相似度 29
5.3.2 推荐相似的课程 29
5.4 算法评价标准 29
5.5 测试实例 29
5.5.1 测试基于课程的协同过滤算法 29
5.5.2 测试基于用户的协同过滤算法 29
5.5.3 测试算法的结果评估 30
6 总结与展望 30
6.1 总结 30
6.2 展望 31
致谢 31
参考文献 31
基于Android的兴趣培训管理系统
引言
不同的文化、艺术是人们重要的精神食粮，兴趣、培训课程是人们接触不同艺术文化的重要途径之一。解决兴趣、培训课程资源不够集中、培训双方消息不对称是具有现实意义的。这个系统能帮助用户随时查看多种多样的课程信息，能够实时更新课程信息。用户不仅能够了解到其他用户对某个课程的喜好程度，同时系统会为其进行个性化推荐课程，为用户大大降低了时间成本。在未来，将会有越来越多的用户选择这种便利、快捷的预约课程方式。
1 选题背景
1.1 问题的提出
兴趣班已经作为社会上人们生活的一种不可替代的方式。随着时代的发展，越来越多的家长都开始重视孩子的兴趣培训、成年人也想体验多样的艺术文化[1]。如今方便快捷的生活也得益于互联网的迅速发展，但伴随而来的是海量数据信息的问题。经过多年的发展，用户的选择虽然越来越多，但是，在获取这些海量信息的同时，使用这些消息反而变难了，增加了时间成本，因此降低了用户的使用体验。如今处于信息爆炸时代，人们需要在大量、琐碎的信息中提取出自己需要的信息，目前也是人工智能领域的一大研究方向[2]。目前兴趣培训课程资源庞大但较零散，也缺少一个平台对课程进行有效反馈。
版权保护: 本文由 hbsrm.com编辑，转载请保留链接: www.hbsrm.com/jsj/wljs/393.html
