计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱课程推荐系统 课程预测系统 课程大数据 课程数据分析 课程大屏 mooc慕课推荐系统 大数据毕业设计

1. 绪论

1.1  研究背景及意义

21世纪以来，信息技术不断发展，在线教育平台逐步兴起，为学生提供了宝贵的课程资源，打破了传统线下授课在时空上的局限性。然而这些在线教育平台含有了大量的学习数据，包括学习行为、学习习惯、知识点掌握情况等[1]。这些海量的学习数据蕴含着宝贵的教育信息，然而传统的在线教育平台由于数据处理和分析能力的不足和数据安全性的问题，在数据的采集、存储、处理和分析方面具有一定的挑战性[2]。因为对于在线教育平台而言，海量的用户行为数据、课程数据、学习数据等需要被高效地处理和分析，而传统的在线教育平台在处理数据时，往往面临着数据量大、处理速度慢、分析结果不准确等问题。

而在信息爆炸的时代，就在线教育而言，面临着海量的数据信息，人们往往会有这样的困惑，就是如何快速的从海量数据中获取真正符合个人需要的信息。另外，学生对于课程的选择和学习方向的确定也需要一定的参考，需要一个可以分析海量数据的课程推荐系统来满足个性化需求[3]。基于Hadoop和Spark的课程推荐系统，能够有效地解决这些问题，为在线教育的发展提供强大的技术支持。

该课程推荐系统的设计与实现以及可视化大屏的展示，可以有效地帮助老师和学生分析学习数据，了解学生的学习状态和学习习惯，及时调整教学策略，提高教学效果[4]。此外，对于卖家来说，该课程推荐系统的设计与实现以及可视化大屏也可以帮助他们更好地了解用户行为和需求，优化平台服务，提升用户体验。因此，该系统的设计与实现对在线教育的发展与完善和教学质量的提高有很大的促进作用。

1.2  国内外研究现状

1.2.1   国内研究现状

目前在国内，一些研究者已经尝试利用Hadoop和Spark等大数据技术来构建课程推荐系统。通过利用Hadoop和Spark在计算能力和分布式处理方面上的优势，对网络上的海量的课程数据进行预处理和分析，从而提高系统的推荐准确性和效率。除此之外，一些研究者还尝试结合爬虫技术从互联网上收集与课程相关的数据，并利用大数据技术对这些数据进行清洗、筛选和处理，为推荐系统提供更准确和全面的数据支持[5]。有研究者在基于Hadoop和Spark平台完成管理工具的伸缩和扩展上，使用了Apache Atlas元素管理工具，实现了元素管理。通过搭建集群的方式实现主机与主机之间的交互。

另外，国内一些研究者还开始关注将大数据可视化的研究和应用于课程推荐系统中。数据可视化在让用户更直观地理解和使用推荐系统方面起到了至关重要的作用。一些研究者已经使用图表和动画效果等可视化方式，将推荐系统的结果直观地呈现给用户，并通过交互式的界面让用户更好地参与到推荐过程中。

综上所述，国内的研究者已经开始关注利用Hadoop和Spark等大数据技术搭建课程推荐系统，并结合爬虫技术和数据可视化来提高推荐系统的准确性和用户体验。这些研究在推动大数据技术在课程推荐领域的应用方面具有重要意义，为今后的研究和应用提供了有益的借鉴和参考。

1.2.2   国外研究现状

在数据可视化领域，国外处于领先地位，已经提出了许多成熟的慕课数据可视化解决方案，包括基于Echarts、D3.js等技术的可视化平台。这些平台能够对在线教育平台数据进行多维度、多角度的展示和分析，为教育管理者和教师提供了强大的决策支持。在课程推荐系统方面，国外的研究较为深入，涉及到的技术更加先进和成熟。例如，基于大数据的推荐算法、基于用户行为分析的推荐系统等已经取得了一些成功的案例。在实际应用中，这些系统往往能够更好地满足用户的需求，并且具有更强的稳定性和可扩展性。

就大数据技术而言，美国、欧洲、日本等发达国家取得了显著成就，并引发了经济社会的深刻变革。美国在大数据技术的研究与应用方面居于全球领先地位。美国政府已经认识到大数据技术的重要性，并在政策层面积极推动数据开放共享、数据安全与隐私保护等方面的工作，在企业层面如谷歌、微软、亚马逊等也取得了重要突破。尽并将这些技术广泛应用于医疗、金融、教育、交通等领域，极大地推动了相关行业的发展。尽管大数据技术在全球范围内取得了显著成果，并为经济社会发展带来了深刻变革，但各国在发展这些技术的过程中，仍然面临数据安全与隐私保护、人才培养、技术标准制定等挑战。未来，各国需要进一步加强合作，共同推动大数据技术的创新与发展，以期为全球经济增长和人类福祉作出更大的贡献。未来，各国需要进一步加强合作，共同推动大数据技术的创新与发展，以期为全球经济增长和人类福祉作出更大的贡献。

1.3  论文组织结构

第 1 章是绪论。本章主要讲了大数据技术和在线教育平台的发展状况，运用大数据技术，为解决在线教育平台由于数据量多而杂而导致的分宝贵数据效率低的问题，从而使大数据技术在教育领域得到更高的应用价值。

第2章主要介绍了系统中所涉及的开发工具和相关技术。如运用Python爬虫对课程数据进行采集，使用Hadoop进行数据存储与清洗，应用Spark的机器学习库MLlib来实现推荐功能，并利用Echarts.js设计可视化大屏。采用Vue.js搭建前端界面，采用Spring Boot搭建后端框架，使用VS Code、IDEA等作为主要开发工具。

第3章是系统分析本章对系统的需求进行以下三个方面的分析：即系统可行性分析、功能需求分析、性能需求分析，并对这三个方面的需求进行具体分析。

第4章是系统设计。本章的主要内容是设计系统的方法，包括以下三个方面。第一，系统整体结构。第二，设计各模块的实现逻辑；第三，设计说明系统的数据库。

第5章是系统实现。本章是通过运用先前规划的系统设计，结合开发工具和相关技术，构建 各功能模块，展示出相应的实现界面效果。

第6章是系统测试。本章是对系统整体性能的调试，确保各功能模块正常运行，并对系统进行全面测试，以验证系统的运行效果。

1.4  本章小结

本章主要分析了该系统设计的背景和意义，说明了在国内外，大数据技术和推荐系统的研究现状，大致叙述了本论文的组织结构。

1. 主要开发工具及关键技术介绍

2.1  主要开发工具介绍

2.1.1   WebStorm

WebStorm是JetBrains旗下与IntelliJIDEA同源的JavaScript集成开发环境(简称IDE)。继承了IntelliJidea的部分强大的JS特性。WebStorm支持多种前端框架，如React、Angular、Vue等，以其丰富的代码编辑、调试、重构和版本控制功能，使之成为开发者最为偏爱的前端开发工具之一。

2.1.2   IntelliJ IDEA 

IntelliJ IDEA，全称Intelligent Java Integrated Development Environment，即智能化的Java集成开发坏境。IntelliJ IDEA开发于JetBrains公司，在软件开发中，这款Java IDE在智能代码助手、代码自动提示、重构、JavaEE支持、版本控制工具等方面功能丰富，被广泛认可为当前流行且功能强大的Java IDE之一，为开发人员提供了高效便捷的编码、调试和部署环境。

2.1.3   Virtual Studio Code

Visual Studio Code，简称为 VS Code，是一款由微软开发的轻量级、跨平台集成开发环境其功能涵盖了多种编程语言，包括JavaScript、TypeScript、Python、C++等，并提供了各种插件和工具，以简化开发过程。VS Code拥有强大的编辑功能，智能的代码提示以及直观的调试体验，这些特性有助于提高开发者的工作效率和代码质量。

2.2  关键技术介绍

2.2.1  数据分析

数据分析模块负责系统数据的统计、分析和可视化，为系统的运营和决策提供数据支持[6]。在设计上，我们采用了基于Hadoop和Spark的大数据分析技术，利用Spark的图计算库GraphX进行用户行为图的分析和挖掘，为系统的运营和管理提供了丰富的数据分析功能。数据分析模块还采用了数据可视化技术，通过数据报表和图表展示，直观展现系统的运营和用户行为数据，为决策提供了可靠的数据依据。

2.2.2  网络爬虫技术

网络爬虫是自动信息抓取过程，需要依赖于事先设定的规则。通过分析网页自动获取网页信息，与手动查找网页数据相比，自动抓取无疑更为便利。本文使用 Python 的 Requests 库和 Beautifulsoup 库去解析网站，获取数据[7]。当网络爬虫开始抓取网页时，可能会引发网站的反爬机制，导致操作失败。因此，在开发爬虫程序时，需要考虑如何应对反爬机制，这将增加额外的工作量。并且，合法合规是网络爬虫必须要遵守的准则，不能随意侵犯网站信息。

2.2.3  Hadoop生态系统

Hadoop生态系统是一个由Apache Hadoop项目发展而来的大数据处理平台，它包含了许多有关大数据处理的组件和工具，用于构建和管理大规模数据处理应用程序。Hadoop生态系统包括了Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop YARN、Hadoop MapReduce和一系列其他核心组件[8]，如HBase、Hive、Oozie、Flume、Zookeeper、Sqoop、Mahout等。这些组件和工具相互配合，为用户提供全面的大数据解决方案，助力企业有效地处理和分析海量数据，以获得更多商业洞察和价值。Hadoop生态系统的大体框架如图2.1所 示。

核心算法代码分享如下：

package com.bigdata.storm.kafka.util;
 
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
 
/**
 * @program: storm-kafka-api-demo
 * @description: redis工具类
 * @author: 小毕
 * @company: 清华大学深圳研究生院
 * @create: 2019-08-22 17:23
 */
public class JedisUtil {
    
    /*redis连接池*/
    private static JedisPool pool;
    
    /**
    *@Description: 返回redis连接池
    *@Param: 
    *@return: 
    *@Author: 小毕
    *@date: 2019/8/22 0022
    */
    public static JedisPool getPool(){
        if(pool==null){
            //创建jedis连接池配置
            JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
            //最大连接数
            jedisPoolConfig.setMaxTotal(20);
            //最大空闲连接
            jedisPoolConfig.setMaxIdle(5);
            pool=new JedisPool(jedisPoolConfig,"node03.hadoop.com",6379,3000);
        }
        return pool;
    }
 
    public static Jedis getConnection(){
        return getPool().getResource();
    }
 
/*    public static void main(String[] args) {
        //System.out.println(getPool());
        //System.out.println(getConnection().set("hello","world"));
    }*/
 
 
 
 
 
 
    
    
}