吴元君

【摘 要】 针对目前很多高校数字化校园平台访问方式单一、建设初期缺乏统一模型指导、信息资源利用率低等问题，本文基于面向主题的WebCrawler、改良的个性化信息推送、系统无缝集成、改进的热点发现算法等技术研究构建了一种门户式智慧校园移动信息平台，为高校多方位、效能化、智慧化的创新管理与服务提供了有效的技术支撑。

【关键词】 智慧校园;移动互联网;WebCrawler;个性化;应用集成;话题发现

【中图分类号】 G647 【文献标识码】 A

【文章编号】 2096-4102（2020）01-0033-04 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

一、前言

（一）研究背景

2016年4月，习近平总书记在网络安全和信息化工作座谈会上指出，今后，要加快推进社会信息化。建设国家教育云平台，集中部署全国优质教育信息资源，逐步缩小区域、城乡、校际差距。进一步提高教育信息网络的性能，加快智能校园和智能教室建设，大力发展智慧教育。

根据《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020）》，“十二五”到“十三五”以来，教育信息化工作已全面推进，云计算、大数据、物联网、移动计算等新技术开始进入校园应用，校园里的一场数字化革命已然高速起步成长。数字化校园门户平台，作为专门服务于学校的信息门户平台被各高校广泛应用，一站式处理所有业务。这类门户平台通过实现从环境、资源到应用的全面信息化，为校园师生提供了一个集成了多种校园应用的虚拟数字校园，拓展了校园应用和体验的时空维度，但是建设目标不明确、基础平台选型不准确、底层硬件支撑平台设计不合理以及个性化定制不合理等问题也影响了高校智慧校园建设的持续稳步推进。

文章结合新时代高校师生服务需求和发展要求，成功搭建了集合面向主题的数据爬取、改良的个性化信息推送、系统无缝集成、改进的热点发现算法等多项技术的门户式智慧校园移动服务平台。

（二）国内外研究现状

1.智慧校园发展现状

智慧校园的概念伴随着当前大数据计算、移动互联等新技术的兴起而被逐渐重视，很多高校的智慧校园研究和建设也开始看到了成果。上海交通大学的智慧图书信息中心、浙江大学的智慧园区、东南大学的智慧一卡通等智慧校园的建设和研究，既切实提高了高校的管理服务水平，也让我们看到了云计算、移动互联技术对高校师生在教科研、后勤管理、一卡通、图书借阅、智慧教室等校园生活的改变。

在普适计算的模式下，相当多的智慧校园原型的开发、服务和推广也相继推出。Talal提出的智能卡方案类似于国内的校园一卡通服务，即通过把服务程序写入智能卡中，可以在一张卡中整合多种校园服务。Michael提出了一个可以整合校园虚拟环境和服务的EHOC系统，该系统支持各种移动设备或打印、校园卡充值等服务。

为了更多地体现用户与服务之间的交流和互动，更好地为师生主体提供主动服务，“智慧校园”通过物联网、移动互联、大数据、云计算等概念和技术手段，能够智能识别用户使用场景，提供主动的网络服务，对于学校开放教育教学环境、智能支持教学科研过程，以及提供个性化生活服务都有积极意义，并在真正意义上实现校园智慧化管理和服务。

2.移动互联网发展现状

基于移动、电信、联通等运营商4G、4G+及5G标准服务的加持，从移动电子商务到政务服务平台，从简单的基于web服务到真正的移动终端，移动互联技术广泛应用于社会生活和服务是大势所趋，智能手机普及、校园无线全覆盖、全城Wi-Fi的探索和推广，助力了真智慧校园的研究和建设。

移动应用、虚拟服务等如何在智慧校园中部署，如何在智能空间里管理这些应用服务，是目前讨论的热点。比如建立一种基于粗粒度、开放式、松耦合的服务结构（SOA）的智慧校园平台，可以通过点对点的检测用户位置，来提供主动个性化校园服务和社交应用。

二、相关技术及实现研究

（一）个性化校园资讯服务平台研究

1.面向校园主题的爬虫技术

传统的数据爬取技术不提供关键字筛选，多为广度优先，主要是最大范围的爬取互联网中的目标数据采集到搜索引擎中，而面向主题数据爬取过程是选择性的，面向特定关键字，可以在有限的周期和资源内最大程度采集到主题数据。面向校园主题的数据爬取流程见图1。

2.个性化资讯服务技术

为了更精准地对智慧校园用户的行为模式进行分析，文章构建了一个用户行为模式挖掘模型，通过数据挖掘，寻找用户行为规律，构造行为序列模式，找出用户行为特征。原理见图2。

结合智慧校园用户访问行为的特征，既要考虑到利于序列投影，所以每个元素为单项，又要兼顾到序列模式的长度，文章采用PrefixSpan算法进行序列模式的数据挖掘。对不同校园用户的访问行为进行采集后，得到序列模式如下：

FSgroupid=（groupid，{（as1，spt1），（as2，spt2），…，（asi，spti），…，（asn，sptn）}，sptmin）

（二）个性化校园信息推送技术研究

Apache Mina Server 是一个常用、小巧的网络通信应用框架，Mina框架同时对网络服务器端和客户端进行封装，它的API可以真正隔离应用服务与网络通信，一个基于MINA框架的智慧校园移动信息平台，只需要关心应用程序数据的发送、接受以及业务逻辑即可。平台的服务器端基于Spring、Spring MVC、Hibernate等JavaEE開源框架构建，Spring框架具有高便利性、高扩展性、轻量级的特点，Spring MVC天然的与Spring集成，是实现了Web MVC和前端控制器模式的请求驱动类型的轻量级Web框架。另外，基于Android系统的开源特性，信息推送的移动接收端基于Android编写。基于智慧校园信息推送架构见图3。

（三）校园应用无缝集成框架研究

1.无缝集成

长期以来，众多高校的信息化平台建设都不够集中，多种应用程序缺乏统一规划，看似功能全面，却各成体系，没有数据共享协同机制，形成多个数据孤岛。文章中构建的智慧校园平台将基于校园应用程序的无缝集成框架，校园用户拥有统一身份认证门户，利用开放的应用程序集成和规范的标准接口，全面支持多种应用程序的无缝集成。

2.智慧校园的无缝应用集成方案

文章中构建的智慧校园应用程序无缝集成方案能够为各种应用程序提供正确的集成模式。特别是对于一些应用实时性要求高、业务逻辑复杂的程序，我们将使用SOA与HTML5整合的模式。SOA，即面向服务的体系架构，具有高适应性和高扩展性，HTML5同样具有很好的适应性，可以很好地适应于不同规格的移动终端。另外，如果应用程序强调用户体验和UI界面设计，我们也提供手机原生C/S集成模式，见图4。

（四）基于智慧校园平台的热点话题发现技术

1.文本聚类算法

热点话题发现的研究重点在于对聚类算法的优化上。K-means是典型的基于距离的聚类算法，即组成簇的两个对象距离越近，相似度就越高。K算法的缺点是数据量增大时的时间开销很大，它需要不断的样本分类调整并计算新的聚类中心。考虑到校园热点话题的舆论引导性等因素，文章提出了一种优化的热点话题发现算法。增量聚类算法Single-pass规避了K-means算法难以处理新文本对象的问题，它可以不规定初始类簇数，自动调整形成新的聚类簇，并且不会产生准确度降低的问题。

2.智慧校园热点话题发现流程及算法优化

智慧校园平台热点话题发现模块的设计采用中文分词系统ICTCLAS，包括改进的K-Means文本聚类算法、分词预处理、特征项提取以及文本表示模型等。热点话题发现流程见图5。

我们采用的设计方法是在K-Means算法之前，通过统计热点话题标题词频的方式，提取出M个特征主题文本，作为初始聚类中心。算法的描述为：

（1）从样本话题中提取话题标题，组成文本集{N1，N2，...，Nn};

（2）对话题文本集合进行分词，统计标题文本词的频率;

（3）对标题文本分词词频排序，抽取词频最高的M个特征词，集合成为特征文本词集{St1，St2，...，Stk};

（4）初始的话题文本根据特征词集组成M个文档集，即Ti={Si1，Si2，...，Sin}，其中Sij表示包含特征词Sti的第j个文本，n为文本数量;

（5）比较Sti与Tti剩下文本相似度，得到相似度值后求和;将数值最大的热点话题新闻作为Sti的特征文本，可得到M个特征文本;

（6）设定一个阈值，计算M个特征文本的相似度，相似度超过阈值的两个文本将中心点合并。如果相似度值均低于设定的阈值，则直接进入（9）;

（7）从（2）中得到第m+1个关键文本，返回（4）;

（8）计算推出M个关键文本;

（9）M个热点话题关键文本作为算法的初始聚类中心，执行K-Means算法。

三、移动智慧校园平台的实现

（一）系统整体架构

面向切面编程思想（AOP）流行于.Net，在框架组件的模块设计中，AOP已经是标配，它能有效降低软件架构的复杂度，支持动态修改OO模型，利于软件设计模块化，开发系统时只需专注于业务逻辑设计。智慧校园移动平台服务端基于AOP思想开发，将应用程序中的业务逻辑和通用服务进行分离，通用逻辑通过AOP的方式统一提供。客户端与服务端的数据通信依赖于HttpClient、MINA框架又能很好地保持长时间会话和数据推送系统。总体架构如图6。

（二）主要功能模块设计

1.无缝集成模块

智慧校园平台的应用集成让校园用户统一了身份认证，对平台集成的多种应用程序可以统一访问，无缝集成为其他应用程序提供了统一的API调用，整合了原本分散的各种业务，提高了数据共享性和利用率，让校园用户在平台客户端上拥有统一的应用程序体验服务。无缝集成模块对初始的业务调用进行了优化，并使用了面向服务的体系架构、原生C/S与Web中核心语言HTML5整合的模式，很好地提高了数据安全性和系统稳定性。该模块的的处理流程见图7。

2.热点话题发现模块

热点话题发现模块包括改进的K-Means文本聚类算法、分词预处理、特征项提取以及文本表示模型等，模块将个性化新闻平台收集的文本进行预处理，通过改进的K-Means文本聚类算法爬取和识别出一个周期内发生的新话题或特征话题等。模块的处理步骤如下：

（1）通过中文分词系统ICTCLAS处理对、话题数据库中的文本;

（2）设定的阈值，从ICTCLAS系统处理后的文本中提取特征文本;

（3）结合向量数理模型，利用提取的特征文本构建文本知识表示模型;

（4）利用改进的K-Means文本聚类算法，对特征文本进行话题聚类。

（三）移动智慧校园平台的应用

文中设计的智慧校园移动信息平台包括基于校园门户的服务器端和基于移动设备的用户终端，适应IOS、Android、Windows等移动设备操作系统，支持个性推送、信息定制、智慧课堂、掌上校园、校园论文检索、个人成绩推送、图书借阅管理、校园社交平台等第三方服务，为校园师生用户提供了多层次一体化体验的智慧校园服务。平台整体的设计架构见图8。

四、总结

文章基于新时代校园师生用户的服务需求，利用移动互联、云计算等技术设计开发了一个有多种应用集成的智慧校园移动服务平台，在为校园师生提供了丰富友好的校园应用集成体验的同时，也为目前智慧校园平台的搭建提供了一种思路。后续研究将主要集中在大数据爬取、模块扩展性等关键技术上，希望能更好地解决校园用户习惯性行为和特征操作预测等问题。

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