1.绪论
近年来，随着计算机技术的飞速发展，网络教育技术也在不断的进步，网络在线教育已经成为了一种发展趋势。目前网络在线教育资源较为丰富，用户很难快速有效地找到自己所需的资料。用户从服务器端获取信息的方式有推送（PUTSH）和拉取（PULL）两种，相对于用户自己从服务器PULL数据而言，推送技术具有更好的用户体验。主动推送技术采用的是长连接方式，可以显著降低对网络带宽及系统资源的消耗，而且可以保证推送的数据在最短的时间内到达客户端。
智能手机和平板电脑等移动终端的兴起，产生了大量基于移动平台的应用，这些应用对推送技术提出新的需求：由于手机等智能终端的内存比计算机小，而且其CPU运算效率较低，导致重量级的推送技术难以在移动终端运行。苹果公司在其iOS上使用了APNS推送服务，Google也推出了面向Android平台的C2DM推送服务，但不同的终端厂商对其支持不太一样，还未形成统一的标准。
基于上述情况，本文将移动推送技术应用到智能终端的网络在线教育中，可以让使用者更快、更准确地获得信息资料，避免出现信息过载的现象。虽然推送技术在商业方面、教育领域的发展很快，并且也得到了一定的应用，但是它在移动终端的网络在线教育中应用研究还很少，因此有必要对其进行深入研究。
2.推送技术
2.1 推送技术简介
推送技术又称为广播技术，它将教育信息资料从教育服务器中传送给阅读者，是传统的广播形式与目前的网络教育技术相结合的产物。从阅读者的角度看，推送技术是一种获取教育信息资料，即将阅读者订阅的书刊，杂志，文献等定时的发送到用户的邮箱或计算机上的广播技术，可以方便用户有时间查看时再阅读。阅读者还可以将其下载下来，随时随地（如无网络）阅读或者浏览。
从接收推送资料的方式来看，推送技术可分为四种[1]：Email推送技术、移动终端推送技术、SMS推送技术和RSS推送技术。Email推送技术是最受人们欢迎的网络技术，它通过电子邮件的方式将网络在线教育平台中的资料发送给用户，具有自动发送的功能，这种推送技术的推送资料不仅包括文字资料，还包含视频、声音、以及图片等。电子邮件的推送方式与普通邮件虽然有相同的地方，但是原理不一样。Email的整个推送过程由四大部分组成，发邮件端、SMTP服务器、POP3服务器和收邮件端。要想实现Email推送技术在网络在线教育平台中的功能，需要利用用户自己的服务器来完成Email的发送。
SMS推送技术是短信服务技术，它的网络结构六大部分组成[2]：“即基站、存储或者转发短信的服务中心、SMS网关、位置归属的寄存器、信息转换中心和位置访问的寄存器”。以手机之间发送短信为例，通过手机将信息发送给基站，基站将它发送给信息转换中心，转换中心通过一系列的步骤将短信发送给SMS，SMS将信息发送给对方手机。要想实现SMS推送技术的功能，必须要将GSM Modem与计算机端口连接，这是通过AT指令来完成的。
RSS推送技术是真正简易的聚合技术，它是将用户订阅的相关的更新内容及时的传送给用户阅览器。这种方式是将新的信息主动的推送给用户，而不是由用户去寻找所需的内容。RSS推送技术是通过RSS浏览器订阅RSS Feed，通常在浏览器中输入网址，就能够方便的找到更新的内容。RSS浏览器有google浏览器、新浪点点通、百度文库、今日头条等。
移动终端的消息推送已经收到广大移动终端操作系统厂商的重视：移动终端消息推送的鼻祖是黑莓系统的Push Mail，它可以实时得将邮件推送到手机上。iOS3.0之后具备了APNS消息推送功能，大大提升了iOS系统的用户体验。
2.2 移动端推送协议
在基于Android平台的智能终端上，推送消息到达时会显示在屏幕顶端的通知栏里，下滑此通知栏就能查看推送信息的具体内容。一般而言，Android平台上的推送协议主要包括：Android云到端消息服务（Android Cloud to Device Messaging， C2DM）由谷歌推出，其优点是并不需要部署，但由于其服务器位于国外，所以难以保证推送服务的稳定性;而且C2DM服务还不兼容Android2.2之前的版本。消息队列传输协议（Message Queuing Telemetry Transport，MQTT）是IBM实现的，在基于代理机制和“提交与广播”模式的基础上，这种即时通讯协议比较简洁，可以在一定程度上节省流量，是一种轻量级的协议。扩展消息处理协议（Extensible Messaging and Process Protocol， XMPP）是基于XML的，已经实现了标准化工作，相对成熟;但这种协议在实现上比较复杂。
C2DM推送协议在实现时需要移动设备、C2DM服务器及应用程序服务器三大组件的支持。安装了高于Android2.2版本的移动设备借助C2DM服务器运行应用程序;应用程序服务器利用移动设备上的C2DM服务器向此移动设备推送服务;C2DM服务器接受应用程序服务器发来的推送消息，并转发到移动设备屏幕顶端的通知栏中。在实现基于C2DM协议的服务推送流程时，需要经过以下步骤[3]：（1）注册帐号。用户在要使用推送服务的Android终端上注册账户和APP名称，然后C2DM服务器会返回一个注册ID给Android终端。（2）请求推送数据。Android终端将收到的注册ID和账户发送给应用程序服务器，请求数据。（3）接收数据。应用服务器将推送数据和注册ID一起，发送给提出申请的Android终端上的C2DM服务器，C2DM服务器将推送数据转发给Android终端。 MQTT一般运行在嵌入式设备中，可以适用于诸如网络带宽不可靠、网络代价比较高的环境，因此经常被用于智能终端等设备。MQTT协议使用TCP长连接的方式建立连接，并以发布/订阅的模式发布消息，而且消息传输时可以屏蔽负载内容。另外，MQTT协议中有三种服务质量（QoS）级别，可以根据需要设置不同级别，以控制消息传输质量。实现基于MQTT协议的服务推送流程时，需要经过以下步骤[4]：首先，Android终端向代理服务器请求订阅主题和接收消息;代理服务器接在解析订阅主题数据后，通知应用程序服务器。接下来，应用程序服务器将HTTP请求发送给推送服务API接口，并由其使用MQTT协议发送给代理，代理服务器将推送消息转发给Android终端。MQTT协议的数据包使用固定包头，并以位操作设置数据属性，可以最大化利用包空间，适合低带宽、低流量的应用环境。
相对于其他推送协议而言，XMPP具备一定的优势。XMPP协议是开放的，有专门的小组对其进行维护，任何人都可以对其进行完善;基于XML的特性使其具备一定的扩展性，可以跨平台使用。经过扩展的XMPP协议的顶端可以建立更高层次的应用程序，以实现与非XMPP系统的通信。XMPP协议中存在网关、服务器以及客户端三种角色，任何二者间都可以有双向通信，XMPP的这种通信方式类似于HTTP协议，也是对文本数据流进行“封包-解包”的过程。另外，由于XMPP协议的通信实体可以是任意网络单元，且每个通信实体都有自己的唯一ID，因此XMPP协议并不局限于即时通信领域。
2.3 服务器端推送技术
Comet是一种基于纯浏览器的推送技术，在应用程序服务器和Android终端间建立TCP长连接，不需要客户端（Android终端）的请求就可以使服务器实时地向客户端更新信息，因此是一种典型的服务器端推送技术。Comet有基于AJAX的长轮询方式和基于IFrame的流方式两种实现模型，允许在HTML页面上嵌入一个隐藏帧，并在此帧上设置对长连接的请求，以此实时推送数据。在应用Comet模型时，同一个客户端上不能建立两个长连接，而且客户端和服务器端要有一定的心跳信息，以保持长连接有效。
直连远程Web（Direct Web Remoting，DWR）框架允许Android终端借助JavaScript语言执行应用服务器的事务操作。DWR2.0后增加了服务器推送功能，可以把需要远程调用的方法转换为浏览器可以直接调用的JavaScript代码。除了Comet外，DWR框架主要有两种推送模式，轮询模式优点是实现简单，适合数据产生时间有规律的情况，缺点是会频繁建立连接请求，而且难以保证数据的及时有效性。Piggyback模式可以保证每次请求都会命中数据，但是以小数据吞吐为代价的，如果推送数据的更新过快，那么可能会导致Android终端出现过多的请求峰值。
WebSocket技术包括WebSocket API接口和WebSocket协议两部分，采用了双向Socket传输的方式推送数据，这样可以避免Comet方式中的链接和移植问题。与其他服务器推送技术相比，WebSocket最大的优势是可以在Android终端和应用程序服务器会话的任意时刻推送消息。WebSocket技术是目前比较理想的服务器推送技术，可以显著减少时间延迟、降低CPU消耗。
3.基于协同过滤算法的个性化推送技术
个性化推送技术由用户、推荐方法以及项目资源三大部分组成。用户可以通过某种方式如注册信息或者问卷调查等方式将自己的喜好或者需求直接进行推荐，也可以模糊推荐，由系统自己辨别比较，从而得到推荐结果，如图1所示。最后，系统将推荐结果输出给用户。
图1 个性化推送技术
个性化推送技术是整个推送系统的主要部分，它有很多种推送方法，其中协同过滤推荐方法是最常见的一种。协同过滤推荐方法的原理非常简单，它是给具有相似兴趣或爱好的人推荐相似的项目，来完成个性化推荐，是一种简单的群举法。协同过滤推荐方法由三部分组成，即算法输入、预测和算法输出[5]。协同过滤推荐方法分为显式推荐和隐式推荐，主要是将与用户之间的相关性较大的项目推荐给用户。显式推荐是通过用户直接对项目作出评分或者通过用户直接对项目做出喜好或者不喜好的评断，系统可以直接有针对性的为用户进行推荐。这种推荐方式较为可靠，操作起来较为方便，缺点是需要用户对项目进行评价，加重了用户的负担。隐式推荐是通过用户的行为举止来推断项目的吸引度，从而做出推荐的举动。隐式推荐的优点是不需要用户对项目做出直接的评分，减轻了用户的负担，不足之处是获取信息难度之大，从用户的行为举止获取信息的可信度较低，很容易起到误导的作用。目前采用的主要是显式推荐技术。
协同过滤算法可分为记忆性协同过滤算法和模型性协同过滤算法两大类。记忆性协同过滤算法是通过用户之间或者项目之间的相似度进行个性化推荐，又可分为基于用户（User Based）的协同过滤算法和基于项目（Item Based）的协同过滤算法[6]。模型协同过滤算法是通过建立一些统计数学模型或者通过机器建立一种模型，在离线状态下对用户所喜好的项目进行计算，然后在在线状态下向用户推荐该项目，常用的模型有贝叶斯模型、聚类以及支持向量机等。模型协同过滤算法大大缩短了响应时间，具有较高的可靠性和实时性，但是计算成本较高。
基于用户的协同过滤算法一般认为兴趣相投的用户对同一项目（Item）可能具有相同的喜好程度，所以在为某用户进行推荐时先找出所有用户的偏好信息，并查找和当前用户兴趣相投的其他临近用户，最后根据临近用户的偏好信息为此用户推荐。假设用户A对项目2和项目4感兴趣，用户B对项目3感兴趣，用户C对项目2、项目4以及项目5感兴趣，可以看出用户A和用户C的兴趣相似，用户C选择了项目5而用户A没有选择，因此推测用户A可能也对项目5感兴趣，可以将项目5推荐给用户A。使用基于用户的协同过滤算法进行推荐时，一个关键的步骤是计算用户间的相似度，一般采用余弦相似度或皮尔森相关系数实现：余弦相似度计算用户评分向量的夹角的余弦，向量夹角越小则相似度越高。 4.面向Andriod平台的推送技术在网络在线教育中的应用
网络在线教育是以计算机和网络技术为基础，教师通过网络来传播知识和学生通过网络来获取知识的教育系统，即教与学都是通过网络来完成的。一个完整的网络在线教育系统由在线教学系统、在线资源管理系统、在线课程开发系统以及在线教学工作管理系统四大部分组成。
国外的在线教育平台有Atutor、Claroline、OLAT等等，国内的在线教育平台有电大在线教育平台，清华在线教育平台、网梯在线教育平台等。通过四中推送技术可以将教学内容、教学公告、问卷调查、各种疑难解答、资源网址、测试技术等推送到网络在线教育平台中。由于Email推送、RSS推送、SMS推送以及WAP推送各自都有优缺点，因此我们归纳总结出不同场合中恰当的使用每一种推送技术。
如果用户需要实时收取简短信息时，可以通过SMS推送技术。如教学公告信息，它要求用户能够及时的收取较为简短的文字，因此采用SMS推送技术。如果用户想要通过手机移动设备实时实地的学习或者定制学习资料，移动终端推送技术是一个很好的选择。当学习者需要方便快捷的接收网络在线教育中的信息但是又不想登陆网络在线教育平台时，此时Email推送技术就是一个不错的选择。例如学习者在网络在线教育平台中定制了好几门课程，但是又不想一一登陆平台去了解各门课程的更新内容时，Email推送技术很好地为用户解决了这个问题。如果学习者在网络在线教育平台中定制的内容较多，信息量较大，有必要对信息进行分类，此时最好选择RSS推送技术，因为RSS推送技术具有对信息分类的功能，能够很好地满足学习者的要求。
在网络在线教育中，可以根据实际情况适当的选择推送协议和推送技术，方便熟练的将推送技术应用到网络在线教育中，能够最大程度上获取所需的内容，从而提高教学或者学习成绩。通过上文的分析可知，MQTT推送协议比较适合低带宽、低流量的移动终端平台，因此本文选择MQTT作为基础推送协议。
按照前文介绍的协同过滤算法，可以将推送模式对应分为基于主题的推送模式和基于内容的推送模式。基于主题的推送模式实现上比较简单，而且推送效率很高，推送服务器将所有的网络在线教育资源按照一定的标准划分为固定的主题，一类在线教育资源只属于一个主题，推送系统维护所有的主题。使用Android终端的用户根据自己感兴趣的资源订阅一个或多个主题，一旦服务器中产生新的此主题事件，推送系统就会将订阅列表推送到用户的Android终端[7]。基于主题的推送模式的推送效果取决于对主题的描述情况，主题描述得越精确，推送效果越好;如果主题描述的不精确，那么用户可能需要订阅多个主题才能得到期望的推送信息。基于内容的推送模式让用户可以根据推送消息的内容来订阅，对于新闻、天气以及在线教育等要求不是很严格的应用环境尤其适用。基于内容的推送模式描述精度比基于主题的推送模式要高，因此降低了重复订阅的可能性。另外，基于内容的推送模式在用户订阅时，会附加一些属性请求，如时间属性、对象属性等，用于获取指定对象在指定时间段内发布的在线教育资源。不论是哪种推送模式，在Android终端上推送网络在线教育资源时，其推送系统模型都可以表达为图2所示：
图2 推送系统模型
5.结论
本文首先简单介绍了推送技术，并说明了与此相关的推送协议，如MQTT、XMPP等，并介绍了对应的服务器推送技术。推送对象及推送内容的确定离不开推荐算法，本文以协同过滤算法为切入点，将其引入到安装了Android平台的移动终端上，用于推送网络在线教育资源，能够取得良好的效果。
