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基于Android系统的位置推荐系统设计(2)
[1]中当城市计算的概念被提出,当移动终端和信息基础设施开始相互结合,用户即可得到大量的地理位置等信息。[2]城市计算可以简单地理解为利用城市中的传感器、
建筑
、车辆甚至是人,来协同进行城市级计算。在近期出现了一批针对该概念的研究工作,比如[3]中,结合社交
网络
中(脸书网等)的用户数据来完成城市计算,通过使用这些带有位置属性的信息数据来发现一个城市中POI(兴趣点),并以此为基准进行推荐服务。
如今国内已然出现了大量的优秀的推荐系统应用,如点评网。和[4]及[5]中提及的
电子
商务推荐系统、[6]中的导购系统类似,这些推荐系统均是使用特定数据库存储用户签到、评论、照片等信息,并按照特定条件通过对这些信息处理排序,结合用户提供的搜索内容,为用户提供美食、住宿、团购的推荐。
本文所介绍的系统是使用当前推荐系统的模式,结合[7]和[8]中介绍的LBS服务而开发出的位置推荐系统,它主要通过对用户位置信息(坐标)及其使用时间,使用季节,签到记录等等信息,为用户提供个性化推荐服务。
1.2. 研究目的及意义
城市计算使人们生活更加便捷的同时,有这三个问题亟待解决:
1)如何高效地获得城市的动态数据,如人的移动、车流的变化、环境的变动等。
2)如何处理这些巨量而繁杂的数据,包括评论文本数据、图片视频数据等。
3)如何高效地表达并使用这些信息数据。
本文介绍的系统旨在使用基于城市计算LBS服务的推荐系统,在信息过载的境地中,对信息进行过滤,通过识别估测用户喜好,为用户提供个性化服务。并且,本系统将利用地图数据、图片及评论数据,使用户出行更加方便。
1.3. 论文组织
本文主要由7部分组成:
第一章:绪论。阐述论文背景及研究目的和意义。
第二章:开发环境及关键技术。介绍本系统设计所选用的技术及实现工具。
第三章:系统需求分析。详尽分析了本系统的可行性和设计目标。
第四章:系统设计与实现。介绍本系统总体设计、模块化设计方案及最后的模块化实现方法。
第五章:开发问题及解决方案。描述了开发过程中遇到的一些问题与解决方案,同时也将未能解决的问题罗列出来。
第吹冰章:推荐系统测试。分别对每个功能进行测试,且为实验其精准度,定位、搜索测试均在测试后实地考察,以验证结果准确性。
2. 开发环境及关键技术
2.1. 开发环境
2.1.1 Android平台简介
Android是谷歌公司开发的操作系统,它是一款基于Linux的自由开源的操作系统,主要应用于移动终端。由[9]知其和其他操作系统相同,它也采用了分层架构,分别为程序层、框架层、系统库层和内核层。
Android相对于其他平台有:开放性、无约束、便于开发等特性,因此近年来发展迅猛,在2012年科技博客网站评选出21世纪电子产品排行榜中,Android稳居其中。截至2014,Android系统使用率已然超越iOS。
2.1.2 Eclipse
Eclipse 是一个采用SWT技术的跨平台自由集成的开发平台,就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,因此它具有其他平台所不具有的灵活性,并且通过自由组配插件组件,开发者们可以构建出独特的开发环境。
本文选择使用当前最新的4.2.0 Kelper版本的Eclipse进行开发,最低SDK版本为7,期望版本为10。
2.1.3 ADT
ADT即Android Development Tools,如果使用Eclipse进行编写Android程序,则需安装ADT Plug-in,这是Android在Eclipse上的插件。当开发者需要进行安卓编程时,则必须在Eclipse上安装ADT。
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