论文总字数：28536字

摘 要

近年来移动设备及Android开发技术取得了快速发展，以智能化的学习APP代替携带不便的电脑系统以及纸质书籍的学习方式正在被越来越多的学生采纳。目前市场上的学习APP大多采取随机抽题模式，如果能够在试题的选择抽取上采取更好的方法，会使得APP更值得用户使用。因此，本课题采取一定的数据分析和推荐算法，研究在学习APP中根据用户错题情况推荐试题的功能实现，对提高在线学习软件对学生的辅助效果具有一定的意义。

本文以基于数据分析和推荐算法的考研政治APP的实现为例，描述了推荐算法在在线学习软件中的应用。通过对数据库及选题的考究，本文将推荐功能转化成了数据化的图的存储及搜索算法，结合图的搜索算法来搜索关联性高的题目，以此完成了基于知识图谱的推荐算法，最终实现根据错题推荐试题的核心功能。

此外，本文还详细论述了该考研政治APP的具体开发过程，其完整系统基于C/S模式，拥有服务器端、PC管理端的开发及Android使用端，Android端除了核心功能外还有查看错题、查看个人信息等基本功能。

通过相应的测试，本项目的各项功能比较完备，并且能够正常使用，说明论文中提出的利用图的存储即搜索算法来实现基于知识图谱的推荐算法是完全可行的。本课题不足的地方是服务器端的处理机制不够优化，并且核心推荐算法的实现过程也有加以改进的空间。

关键词：Android开发；关联题目推荐；知识图谱；推荐算法

Research and implementation of data analysis and recommendation algorithm in online learning

Abstract

With the rapid development of mobile devices and ANDROID development technology in recent years, more and more students are adopting the intelligent learning APP instead of the inconvenient computer system and the paper books . At present, most of the learning APPs on the market take the pattern of random selection of questions, if we can take a better method in the selection of questions, it will make the APP more worthy for users to use. Therefore, this topic adopts the certain data analysis and the recommendation Algorithm to study the function realization of recommending examination questions according to the user’s wrong question situation in the study APP, which has the certain significance to enhances the on-line study software’s effect on the student's auxiliary.

This paper describes the application of recommendation algorithm in online learning software, taking the implementation of the political APP for postgraduate entrance examination based on data analysis and recommendation algorithm as an example. Through the database and topic selection, this paper transforms the recommendation function into a data-based graph storage and search algorithm, mainly using the Search Algorithm of Graph to search for highly relevant topics. As a result, the recommendation Algorithm based on knowledge graph is completed, and the core function of recommending test questions according to wrong questions is realized finally.

In addition, this paper also discusses the specific development process of the political APP for postgraduate entrance examination in detail. The complete system is based on C/S mode, and has the development of server side, PC management side and Android use side. In addition to the core features of Android, there are also basic features such as looking at the wrong questions, looking at personal information, etc.

Through the corresponding tests, the functions of this project are quite complete, and the system can be used normally, which shows that it is feasible to implement the recommendation Algorithm based on knowledge graph by using the Search and Storge Algorithm of graph. The deficiency of this project is that the server-side processing mechanism is not optimized enough, and the implementation of the core recommendation algorithm has room for improvement.

Keywords: ANDROID development; Recommendation for related test questions; Knowledge Atlas; Recommendation Algorithm

目录

第一章 绪 论 1

1.1 开发背景与意义 1

1.2 相关研究现状 1

1.3 可行性分析 2

1.4 论文结构安排 3

第二章 软件开发相关技术基础 4

2.1 MySQL基本介绍 4

2.1.1MySQL简介 4

2.1.2MySQL的优点 4

2.1.3MySQL的缺点 4

2.2 Navicat for MySQL基本介绍 4

2.3 Java语言基本介绍 5

2.3.1Java语言简介 5

2.3.2Java语言的优点 5

2.3.3Java语言的缺点 5

2.4 Eclipse简介 5

2.5 IntelliJ IDEA简介 6

2.6 Android Studio简介 6

2.6.1Android系统架构 6

2.6.2Android Studio开发工具介绍 6

2.6.3Android Studio的优点 7

2.7 Socket编程 7

2.8 JDBC 7

2.9 基于知识图谱的推荐算法 7

2.10 本章小结 8

第三章 考研政治学习软件的需求分析 9

3.1 系统功能需求分析 9

3.1.1系统开发的目的 9

3.1.2系统开发要求 9

3.1.3系统用户 10

3.1.4系统用例说明 10

3.2 系统非功能需求分析 11

3.2.1系统性能需求 11

3.2.2系统并发访问需求 11

3.2.3系统安全性 11

3.2.4系统可维护性和可扩展性 12

3.2.5系统易用性 12

3.3 本章小结 12

第四章 考研政治学习软件的系统总体设计 13

4.1 系统总体设计 13

4.1.1系统分层结构设计 13

4.1.2系统功能模块结构设计 14

4.1.3系统总体工作流程设计 15

4.1.4系统数据库设计 16

4.2 系统详细设计 18

4.2.1管理员登录模块 18

4.2.2用户管理模块 19

4.2.3试题管理模块 19

4.2.4用户注册登录模块 20

4.2.5刷题模块 21

4.2.6历年试题 22

4.2.7错题功能 22

4.3 推荐功能算法设计 23

4.3.1知识图谱的构建 23

4.3.2推荐算法实现思想 23

4.3.3实际代码实现 25

4.4 本章小结 30

第五章 系统实现与测试 31

5.1系统实现工具与环境 31

5.2关键代码分析 31

5.3系统主要运行界面 32

5.3.1管理员登录界面 32

5.3.2管理员管理用户界面 33

5.3.3管理员管理试题界面 35

5.3.4用户注册登录界面 38

5.3.5用户刷题学习界面 39

5.4系统测试 41

5.4.1系统功能测试 41

5.4.2系统非功能测试 43

5.5本章小结 44

第六章 总结与展望 45

6.1总结 45

6.2展望 45

致谢 46

参考文献 47

绪 论

1.1 开发背景与意义

目前随着移动端设备的快速普及及网络的发展，各类手机端APP的市场规模也越来越大。鉴于目前学生学习方面的多元化及社会生活的便利化，携带不便、占用空间大以及获取缓慢的传统纸质学习的方式已经不能满足人们日益增加的学习需求；且现在PC端学习系统发展空间已经有限，其需要随身携带、连接网络不方便等特点也会影响人们的学习效率；相比较而言，利用移动端进行学习不但能够及时连接网络，随身携带也很方便，是一个很好的选择。学习类APP（Application，应用软件）成为教育市场、企业的新宠，如何开发、推广、应用学习类APP已成为教育从业者的研究热点^[1]。在涉及到需要大量背诵记忆的学科领域上，利用移动端软件辅助学习，能够达到利用碎片时间随时做题、提高学习效率的效果。此外，若能够在移动端中应用一些数据分析和相关数据推荐方法，能够使每个用户能够得到针对性的学习，了解学习短板，弥补自身不足。为了给学生提供一个随时学习、记忆、针对训练的平台，以达到更好的学习效果，本毕业设计构建一个Android端的考研政治学习软件。

基于数据分析和推荐的考研政治学习APP的特点：

1. 知识的电子化

在在线学习系统里面，题目、用户刷题数、错题等都会被记录在后台数据库，对于题库

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