基于安卓平臺的手機推薦引擎的設(shè)計與實現(xiàn)

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4、析歸納使用者的上網(wǎng)習慣、瀏覽記錄等，匹配出使用者或許想知道的信息、想購買的產(chǎn)品并推薦給使用者?，F(xiàn)階段大多數(shù)商用的推薦引擎都是web服務(wù)器上進行使用者行為數(shù)據(jù)收集和建模。這不僅占用了Web服務(wù)器的系統(tǒng)資源，加重了成本開銷，使用戶行為數(shù)據(jù)的采集受到限制，還可能會導致用戶信息的泄露?；谏鲜龅臅r代背景，文本對android平臺上的個性化推薦引擎主要做了一下研究工作：首先，對安卓系統(tǒng)的平臺架構(gòu)和基本組件進行了研究。提出采用ContentProvider機制與SQLite數(shù)據(jù)庫結(jié)合的方式實現(xiàn)對用戶手機上的短信息內(nèi)容和下載到手機本地的英文文本內(nèi)容的提取。其次，對字符文本存儲的trie（字典樹

5、）算法進行研究和改進。研究發(fā)現(xiàn)該樹結(jié)構(gòu)除根節(jié)點外的每個節(jié)點都只包含一個字符。本文提出了一種改進辦法，在所有有詞尾標識的節(jié)點上同時存儲字符串的末尾字符和整個字符串。這樣可以大大節(jié)省分析模塊對存儲數(shù)據(jù)的檢索時間。再次，對應(yīng)用在分析模塊中的字符串匹配相關(guān)的kmp算法進行研究，并改進優(yōu)化了AC算法。研究發(fā)現(xiàn)AC算法是kmp算法在復雜模式下的擴展，是在trie樹的基礎(chǔ)上為失配節(jié)點設(shè)計跳轉(zhuǎn)表來減少比較次數(shù)，節(jié)省匹配時間。由于本設(shè)計是基于英文文本的分析，本文為AC算法增加了分隔符匹配的功能，來實現(xiàn)單詞分割，優(yōu)化后的算法保障了分析模塊結(jié)果的準確性。最后，根據(jù)以上算法來挖掘描述用戶喜好和需求的關(guān)鍵

6、字，完成了分析匹配模塊和廣告推送模塊的設(shè)計和實現(xiàn)，并對整個推薦系統(tǒng)進行測試和驗證。關(guān)鍵詞:個性化推薦，本地資源，AC算法，Trie結(jié)構(gòu)，安卓手機IAbstractTheemergenceandpopularityofmobileInternetisthrownusintoaneraofdataexplosion.Massivedataresourcesaremeettheuser'sneed,atthesametimebringstheproblemofdataresourcesoverload.Withthesubstantialgrowthofthedataonthenetw

7、ork,peoplewanttofindwhattheyareneedasdifficultaslookingforaneedleinabottleofhay.Thus,theefficiencyoftheusinginformationhasbeenreduced.Atpresent,oneofthesolutionsfortheproblemofdataresourcesurplusistheinformationpushsystem,whichisarepresentedo