石承坤 肖本彬 禹振 楊菁菁 劉龍亭 胡州

摘要：基于智能推薦的在線團隊平臺是一個將具有相同興趣、目的和地理位置的用戶結(jié)合在一起的交流平臺。它為先前的組隊系統(tǒng)添加了智能推薦過程。核心思想是基于用戶的歷史搜索記錄、用戶對需求或信息的偏好以及對用戶未來行為的預測，發(fā)現(xiàn)需求與需求之間的相似性以及向用戶推薦相似的需求。該平臺使用基于需求和協(xié)同過濾的兩種推薦算法進行智能推薦，并為平臺上發(fā)布的每個團隊需求提供在線聊天室功能，以便需求發(fā)布者和潛在參與者可以實時溝通和互動，達到快速有效組建團隊的目的。

關(guān)鍵詞：在線組隊;智能推薦;需求推薦;協(xié)同過濾

中圖分類號：TP312 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）18-0084-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

1 背景

在當今社會，組隊參加競賽或者參與其他活動已成為普遍現(xiàn)象。當前組隊一般在彼此熟識的人中間進行，往往達不到預期效果。這種組隊模式存在三個問題：1）組隊需求方無法高效發(fā)布組隊需求并獲得可勝任隊員推薦;2）參隊需求方無法及時獲取組隊需求并獲得適合自身的組隊推薦;3）組隊需求方和參隊需求方不能順暢便捷地溝通交流。因此，如何高效發(fā)布和獲取組隊需求并有效組建團隊就成為組隊研究需要解決的問題。

為解決組隊時遇到的這些問題，本文提出基于智能推薦的在線組隊平臺系統(tǒng)。利用此系統(tǒng)，組隊需求方和潛在參隊方能高效發(fā)布和獲取組隊信息[1-2]。此系統(tǒng)使用協(xié)同過濾推薦算法針對用戶提出的需求進行相對應的推薦[4]，并配以團隊聊天室來增強人員間的互動。該系統(tǒng)大大提高了組隊的時效性。

2 系統(tǒng)的總體設(shè)計

2.1 需求規(guī)定

基于智能推薦的在線組隊平臺系統(tǒng)按需求可以分為四個模塊，一是我的模塊;二是系統(tǒng)需求發(fā)布模塊;三是組隊信息智能推薦模塊;四是位置模塊。每個大模塊又由具體的小模塊組成。

2.2 運行環(huán)境

1）Web服務器：Tomcat9.0;

2）數(shù)據(jù)庫服務器：MySQL;

3）Java運行時環(huán)境：JRE l.8。

2.3 功能結(jié)構(gòu)

圖1給出了本文基于智能推薦的在線組隊平臺系統(tǒng)的總體功能結(jié)構(gòu)圖，共包含四個功能模塊。

1）我的模塊：智能推薦、隊員列表、申請列表、群聊、收藏、用戶反饋模塊。

2）系統(tǒng)需求發(fā)布模塊：添加需求、添加一級類別、添加二級類別模塊。

3）智能推薦組隊模塊：組隊申請、推薦管理模塊。

4）位置模塊：支持定位地理位置功能。

3 系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

本系統(tǒng)是基于智能推薦的在線組隊平臺系統(tǒng)，為B/S三層架構(gòu)。其中Web服務器層采用SpringMVC框架，數(shù)據(jù)庫使用MySQL，前端頁面主要采用Bootstrap框架。開發(fā)環(huán)境為：My-Eclipse， JDK 1.8. Tomcat 9.0.

3.1智能推薦組隊模塊的設(shè)計與實現(xiàn)

1）基于需求的推薦算法：由于推薦機制是推薦引擎最常用的推薦機制，因此其核心思想是根據(jù)推薦需求的元數(shù)據(jù)查找需求或內(nèi)容的相關(guān)性，然后將其推薦給具有類似需求的用戶需要[3，5]。

2）推薦管理：推薦管理是當組隊方發(fā)布某組隊需求時，該系統(tǒng)可以根據(jù)需求關(guān)鍵字和潛在參隊用戶的愛好技能的匹配度，推薦符合該需求的最合適的參隊人選。

3.2 智能信息推薦

1）信息推薦原理：信息推薦是面向在面對大量信息時不知道從哪里開始的用戶的解決方案。它可以根據(jù)用戶的偏好、年齡、點擊次數(shù)、特長和各種行為向用戶推薦適當?shù)男畔ⅰ?/p>

2）余弦相似度的原理：在三角形中，cos30°=、√3 2，cos60°=1/2。顯然，cos30°比cos60°更接近1[7]?？梢钥闯?，角度非常的越接近0°，所以相應的也就余弦值越接近1，并且形成該角度的兩條邊越近，即兩者的相似度越高。

即向量之間的余弦角公式為：

3.3 聊天室功能

1）聊天室的原理：本文是基于Socket的聊天室，其基本原理基本上是根據(jù)HTML的使用規(guī)范，除了OGI和WWW服務器，再從收到的瀏覽器請求，模仿WWW服務器的響應，之后再將聊天內(nèi)容發(fā)回到瀏覽器中[6]。

2）聊天室實現(xiàn)的功能：本文中聊天室具有3個功能。①能夠列出聊天室的在線人數(shù)。②用戶在聊天室擁有兩個狀態(tài)，在線和離開。③具有群聊和私聊功能，用戶可根據(jù)圖標前的選項框，進行私聊或者是群聊。

3） 聊天室過程：其聊天室基本過程如圖3所示。

3.4 數(shù)據(jù)庫設(shè)計

1）E-R圖的設(shè)計：全局E-R圖如圖4所示。

2）創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫名為db_smartteam，其中包含tb_content，tb_feedback，tb_user共3張數(shù)據(jù)表。表tb_content，tb_feedback，tb_user的詳細說明如下：

①tb_content：查看發(fā)布組隊信息的相關(guān)要求，其結(jié)構(gòu)見表1所示。

②tb_feedback：用戶對該系統(tǒng)的反饋意見，其結(jié)構(gòu)見表2所示。③tb_user：用戶相關(guān)信息，其結(jié)構(gòu)見表3所示。

4 實驗與測試

為了檢測系統(tǒng)的穩(wěn)定性，我們對系統(tǒng)的一些功能進行測試，并記錄其測試結(jié)果。系統(tǒng)功能測試表如下表4所示，性能測試表如下表5所示。最后為了系統(tǒng)的展示效果，給出一些有代表性的系統(tǒng)截圖如圖5、圖6、圖7、圖8所示。

5 總結(jié)與展望

經(jīng)過長時間的實驗研究和測試，我們驗證了本文設(shè)計模型的可行性，模型能夠精準地匹配出用戶所需信息，并對其進行匹配，從而完成推送，最后根據(jù)用戶需求到達組隊的目的。基于智能推薦的在線組隊平臺對于現(xiàn)今的組隊具有強大的輔助作用，此系統(tǒng)利用協(xié)同過濾推薦算法針對用戶提出的需求進行相對應的推薦，將相同興趣、目的和地理位置的用戶聚集到一起并配以團隊聊天室來增強人員間的互動。用戶可以在這里更容易找到共同目標，促進用戶之間及時有效的交流，從而達到撮合用戶的共有需求，該系統(tǒng)除為體驗者節(jié)約時間還可為體驗者提供不同的選擇。

參考文獻：

[1]王麗可.司機組隊推薦算法研究[D].武漢：華中科技大學，2019.

[2]黃公瑾.最佳組隊問題的優(yōu)化模型與解法[Jl.福建電腦，2015，31（11）： 94-95.

[3]陳彬，張榮梅.智能推薦系統(tǒng)研究綜述[J].河北省科學院學報，2018，35（3）： 82-92.

[4]朱子江，劉東，劉壽強，基于用戶行為的推薦算法研究[Jl.軟件導刊，2017，16（8）： 43-45.

[5]王炎.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)下的個性化智能推薦系統(tǒng)設(shè)計[J].微型電腦應用，2019，35（2）： 119-121.

[6]王榮球.基于Socket的網(wǎng)上聊天室設(shè)計與實現(xiàn)[J].電腦與信息技術(shù)，2003，11（2）： 64-66.

[7]馮阿敏.基于用戶協(xié)同過濾算法的推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].西安：西安電子科技大學，2017.

[8] Li H，Li H N，Zhang S，et al.Intelligent learning systembased on personalized recommendation technology[Jl. NeuralComputing and Applications， 2019， 31（9）： 4455-4462.

【通聯(lián)編輯：謝媛媛】

基金項目：貴州省2019年大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目：基于智能推薦的在線組隊平臺（項目編號：20195200202）;貴州省省級重點學科：計算機科學與技術(shù)（項目編號：ZDXK[2018]007號）;2016年貴州省省級重點支持學科：計算機應用技術(shù)（項目編號：黔學位合字ZDXK[2016]20號）;貴州師范學院大學生互聯(lián)網(wǎng)+創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練中心（項目編號：黔教高發(fā)[2015]337號、黔教高發(fā)[20171158號）;貴州省2018年第三批省級服務業(yè)發(fā)展引導資金項目（項目編號：黔發(fā)改服務[2018]1181號）

作者簡介：石承坤（1999-），男，學生;禹振（1986-），男，副教授，研究方向為程序分析、人工智能、機器學習等。