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 💕💕作者：小张
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摘    要

最近几年来，伴随着教育信息化、个性化教育和K12之类的新观念提出,一如既往的教育方法向信息化智能化的转变，学生群体都对这种不受时间和地点约束的学习方式有浓厚的兴趣。而现在市面上存在的推荐系统给学生推荐资料时不符合学生个人对知识获取的需求情况，以至于推荐效果差强人意。与此同时，这种信息数字化的新学习方法在给学生群体带来方便的同时，也带来了很多其他的问题，例如信息冗杂、形式让人眼花缭乱的问题，导致系统检索变得难以运行。

解决问题的关键是个性化学习推荐系统，它适合于各式各样的用户产生的各式各样的需求。本系统基于知识图谱个性化学习推荐系统使用MySQL作为后台数据库，HTML技术实现系统前端页面的设计，使用Python作为后台技术，使用Django框架，完成整个系统的界面显示和数据交互。基于知识图谱个性化学习推荐系统，对于解决在互联网上学习的资源太多以至于学生很难简单迅速寻找自己所需要学习的知识点。实现系统所需要的四个主要功能模块有用户模块，用户行为采集模块，个性化推荐模块，后台管理模块。有了这个系统，用户可以用最少的时间和精力，准确地找到所需的资料，从而最大程度地提高效率。

Abstract

In recent years, with the introduction of new concepts such as educational informationization, personalized education and K12, as always, the educational method has changed to informationization and intelligence, and students have a strong interest in this learning method that is not constrained by time and place. However, the existing recommendation system in the market does not meet the students' personal demand for knowledge acquisition when recommending materials to students, so that the recommendation effect is not satisfactory. At the same time, this new learning method of digital information brings convenience to the students, but also brings many other problems, such as the jumbled information and dazzling forms, which makes the system retrieval difficult to operate. The key to solve the problem is personalized learning recommendation system, which is suitable for all kinds of needs generated by all kinds of users. The personalized learning recommendation system based on knowledge map uses MySQL as the background database, HTML technology to design the front page of the system, Python as the background technology, and Django framework to complete the interface display and data interaction of the whole system. Personalized learning recommendation system based on knowledge map can solve the problem that there are so many learning resources on the Internet that it is difficult for students to find the knowledge points they need to learn simply and quickly.

目    录

第1章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究工作和论文结构

第2章 相关技术

2.1 HTML 和Python 语言

2.2 知识图谱

2.3 数据库技术

2.4 Django 框架

第3章 系统分析

3.1 总体需求分析

3.2 功能需求分析

3.2.1学生数据采集模块功能需求分析

3.2.2教学资源管理模块功能需求分析

3.2.3个性化学习推荐模块功能需求分析

3.3 基于知识图谱的非功能需求分析

3.4 基于知识图谱的系统可行性分析

第4章 系统设计

4.1 系统功能设计

4.1.1 用户模块设计

4.1.2 用户行为采集模块设计

4.1.3 个性化推荐模块设计

4.1.4 后台管理模块设计

4.2 数据库设计

4.2.1 数据库概念设计

4.2.2 数据表设计

第5章 系统实现

5.1 系统开发环境

5.2 用户模块实现

5.3 用户行为采集模块实现

5.4 个性化推荐模块实现

5.5 后台管理模块实现

第6章 系统测试

6.1 系统测试环境

6.2 用户模块测试

6.3 用户行为采集模块测试

6.4 个性化推荐模块测试

6.5 后台管理模块测试

第7章 总结与展望

参考文献

致    谢

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