基于Android的大學生知識交流與共享平臺

郭世浩 董帥 張欣國 梁策 馮金棟

摘要：近年來，伴隨著我國計算機科技以及社會經濟的飛速發展，智能手機應用程序已經成為學生在日常學習過程中獲取和交流知識的絕佳平臺。盡管教育類軟件已是數不勝數，但用戶卻不能有個性化并且針對強的推薦服務。因此，依托推薦算法、爬蟲等技術搭建基于Android的應用程序作為大學生知識交流與共享的平臺將具有很大的應用價值。

關鍵詞：Android;推薦系統;大學生知識共享

1 引言

一部智能手機是我國大學生的基本配置，由于大學提倡學生自主學習加上智能手機的便攜性，因此在日常學習中學生大都是通過智能手機獲取知識解答疑惑。可縱觀手機應用市場大都為與某教育機構相關的適合中學生的應用程序卻鮮有針對大學生這一群體的應用軟件。這是由于大學有眾多的專業，每個專業又有眾多的課程，所以任何教育組織都難以提供如此多的服務。也因此造成了應用市場上與大學生相關的教育類軟件這一缺口。而且大學生的需求也是多樣化，他們不但希望能獲取更加有針對性的知識或信息，還需要進行更多的交流。建設一個既能為大學生提供個性化、多樣化推薦服務，又能讓同所高校的學生之間進行交流和分享知識的移動應用平臺，無論是彌補應用市場的這塊空缺還是為高校學生的日常學習提供實質性的幫助都具有重大意義。

2 基于Android的移動應用程序

Android是由Alphabet旗下Google公司開發的一種基于Linux內核的自由及開放源碼的操作系統，主要用于移動設備。目前我國除受美國制裁的華為公司正在逐漸使用自家研發的Harmony操作系統外，幾乎所有智能手機科技公司均使用Android操作系統作為自家智能手機及平板的操作系統。根據近年來大學市場調查顯示高校學生中使用國產手機比例高達80.16%。Android操作系統也是全球市場占有比例最大的移動操作系統，因此互聯網有豐富的開發經驗可以獲取，再加上Google為了推動Android發展，為開發者提供了一套完整詳盡的開發文檔等等，這些都使得Android應用程序的開發變得高效便捷。

前述中提到高校課程成百上千，沒有以任何一家教育公司可以提供一套完整的服務。但隨著近幾年來自媒體的崛起，用戶不單是網絡資源的瀏覽者更是資源的貢獻者。受這一思想啟發。在我們編寫的這一應用程序中，用戶均可以原創或轉載的方式上傳學習資源。這樣一來，盡管高校課程眾多，但只要是某個課程的某個知識點有上傳的價值就不會被正在學習它的某些同學忽略，被上傳的相關資源會越來越多，根據用戶點贊或評論的情況就可以篩選出優質資源進而可以更好的幫助需要的用戶。系統工作原理如圖1所示：

注冊應用用戶時需要上傳高校學生身份證明進行認證，一方面是為了將用戶可見的其他用戶鎖定到同一所高校內，學生瀏覽到的用戶上傳資源均為同校學生所上傳的，這樣可以讓用戶瀏覽的資源更具有針對性。另一方面是因為此應用提供了一定的社交功能，當用戶瀏覽某資源時，除了點贊還可以在下方進行評論，若是有需要還可以與其他用戶進行有償或無償得進行線下輔導等活動。這樣，不僅提高了服務質量還在一定程度避免了校外不法分子的詐騙、誘拐等威脅。

3 實現技術

3.1 基于協同過濾的推薦算法

面對如此多的學習資源，如何在這些資源中找到最符合用戶的需要的并推薦給用戶是我們首先要解決的問題，這就需要推薦系統的搭建。一般來說，推薦系統這一研究領域起源于協同過濾算法的提出，協同過濾算法又可分為基于用戶的協同過濾算法和基于物品的協同過濾算法，下面對這兩個算法進行詳細介紹。

基于用戶的協同過濾算法是推薦算法中一個非常古老的算法，甚至可以說它的提出標志著推薦系統的誕生。其原理以一言概之就是將用戶進行分類，想象一下你是一名大一新生，初入大學的你想要學習一個與專業相關的課外課程奈何沒有經驗找不到合適的入門書籍，這時有兩個學長都給你推薦了一本書，這兩個人一位是你的專業的，另一位是與你專業關聯性不強的。毫無疑問，同專業學長的推薦更具有參考價值，因為你們有相同的研究領域和興趣。這就是基于用戶的協同過濾算法，它主要包括兩個步驟：1.找到和目標用戶有相似興趣的其他用戶構成一個集合。2.在這個集合中找到用戶所感興趣的并且目標用戶并未瀏覽過的信息資源并推薦給目標用戶。

用戶在瀏覽資源時，用戶行為是直接受其興趣影響的，因此我們只需要計算兩個用戶的行為相似度作為兩者之間的興趣相似度。對于給定的兩個用戶u和v利用Jaccard公式可以得到u和v的興趣相似度：

其中，N（u）表示用戶u曾經有過正反饋（用戶對某個資源感興趣的行為，如點贊，評論，轉發等）的資源集合。同理，N（v）表示用戶v曾經有過正反饋的資源集合。若相似度達到某個數值，該用戶正反饋資源集合中目標用戶未瀏覽過的資源便可推薦給用戶。

基于用戶的協同過濾算法雖然簡單易用，但是也有明顯的不足。比如，隨著用戶數量的增加，計算用戶相似度雖然也越來越困難，其運算時間復雜度和空間復雜的增長和用戶數量的增長近似于平方關系。因此，我們又加入了基于物品的協同過濾算法與基于用戶的協同過濾算法進行協調使用。該算法最初是由亞馬遜提出，亞馬遜的理由是購買某商品的用戶也會經常購買其他的商品，這些商品便是與該商品相似的。比如購買羽毛球拍的賣家往往會購買羽毛球。瀏覽學習資源與購買商品本質上都是獲得自己想要的，因此該算法可以用于本應用。該算法也是分為兩步：1.計算資源之間的相似度。2.根據資源的相似度和用戶的歷史行為給用戶生成推薦列表。從亞馬遜對該算法的描述中我們可以用如下公式計算兩個資源之間的相似度：

其中，N（i）是對資源i有正反饋的用戶的數量，N（j）是對資源j有正反饋的用戶數量。但是為了預防馬太效應的出現，我們要對上述公式進行一些改進：

依照其他資源與目標資源的相似度從大到小對其他資源進行排序，若用戶對某資源有正反饋行為，便可按照排序結果將其他的相似資源推薦給用戶。

3.2 網絡爬蟲技術

任何交流共享應用都有一個必須要面對的問題，那就是冷啟動問題。推薦系統依托找到志趣相投的用戶或者類似的資源進而將資源推薦給相關用戶，而在應用運營初期，用戶數量不足，依托用戶上傳的資源更是匱乏。此外，前面說過此應用是同所高校內學生信息交流和共享的平臺，之所以是同一所高校就是為了讓用戶瀏覽的信息的針對性足夠強，但“閉關鎖國”終歸不是好的。所以我們需要加入一些來自互聯網上的資源。

網絡爬蟲又稱為網絡機器人，是一種按照正則表達式，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。利用爬蟲技術在不同專業相關的萬維網網站之上，在法律允許的范圍里可以分門別類地爬取海量的信息之后通過推薦系統推薦給相關用戶。在應用運營初期投放這些資源可以有效解決推薦系統的冷啟動問題，隨著用戶數量的增加，推薦系統的服務質量便可逐步增高。

4 結語

此應用設計的目的在于為我國高校學生搭建一個可以共享交流知識的平臺，基于全球智能手機市場所占比最大的Android操作系統，保證了我們的應用可以被絕大部分的高校學生使用。為了追求高質量的服務，我們在服務端搭建了基于協同過濾算法的推薦系統，它以用戶近期在應用上的行為作為基礎計算出用戶可能感興趣的資源并推送給用戶。利用網絡爬蟲技術按照一定的規則從互聯網上相關的網站上爬取海量的資源不僅解決了推薦系統的冷啟動問題，還極大的豐富了應用的資源數量。我們采用高校機構號和學生個人ID的注冊方式并添加了通訊功能，同學校學生可以進行線下有償或無償地輔導解答等活動，這不但促進了大學生之間的知識交流更豐富了學生的大學生活。

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基金項目：西北民族大學國家級大學生創新創業訓練計劃資助項目（項目編號：202010742066）

西北民族大學 數學與計算機科學學院 甘肅 蘭州 730100