基于Android的推荐阅读系统设计

发布时间：2018-04-26 12:16

  本文选题：阅读推荐 + 协同过滤　； 参考：《智能计算机与应用》2016年06期

【摘要】：移动互联网的发展和智能手机的普及,彻底改变了人们的阅读习惯,帮助人们获取最有效的阅读资讯成为当今的研究热点之一。本文使用基于标签和评分的协同过滤算法(UTR-CF),设计并实现了基于Android的个性化推荐阅读系统。系统分为服务端和客户端,服务端定时从豆瓣读书爬取图书信息,根据图书的评分和标签、用户图书标签,采用基于标签和评分的协同过滤推荐技术实现个性化推荐;客户端展示用户感兴趣的推荐结果,并将设置的图书标签、评分上传到服务端。经测试,该系统能为用户提供快速、准确的个性化阅读需求。
[Abstract]:The development of mobile Internet and the popularity of smart phones have completely changed people's reading habits, and help people to obtain the most effective reading information has become one of the research hotspots. In this paper, a collaborative filtering algorithm based on label and score is used to design and implement a personalized recommendation reading system based on Android. The system is divided into service and client, the server regularly crawls book information from Douban, according to the book score and label, user book label, the cooperative filtering recommendation technology based on label and score is used to realize personalized recommendation. The client displays the recommended results of interest to the user and uploads the set book labels and ratings to the server. After testing, the system can provide users with fast and accurate personalized reading requirements.
【作者单位】： 南京工业职业技术学院计算机与软件学院;
【基金】：2015年江苏省高等教育教改研究立项课题(2015JSJG364)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1805990