电脑桌面
添加小米粒文库到电脑桌面
安装后可以在桌面快捷访问

基于安卓的购物推荐系统设计和实现 计算机科学和技术专业VIP免费

基于安卓的购物推荐系统设计和实现  计算机科学和技术专业_第1页
基于安卓的购物推荐系统设计和实现  计算机科学和技术专业_第2页
基于安卓的购物推荐系统设计和实现  计算机科学和技术专业_第3页
毕业设计题目基于安卓的购物推荐系统摘要如今,随着互联网和电子商务的快速发展,电子购物凭借其快速便捷的特点,成为现代人们最重要的购物方式,市场中产品也变得越来越丰富。然而,产品数据的急剧膨胀造成的“信息过载”使得消费者很容易会迷失在大量的产品信息中。因此推荐系统的诞生为消费者带来极大的帮助,个性化推荐系统通过分析用户行为数据,向用户推荐其可能会感兴趣的商品,提升用户的使用体验。本文设计并实现了基于安卓的购物推荐系统,主要实现了一个具有推荐功能的网上购物APP的开发,推荐模块采用了基于用户的协同过滤推荐算法。使用Java语言在AndroidStudio和Eclipse两个平台进行开发,数据库选择了MySQL,数据通过HTTP网络传输协议来进行实时数据通信,并采用JSON封装技术进行数据交互。本论文首先简要阐述了推荐系统的相关背景及国内外发展现状,然后介绍了本文系统所涉及的相关技术,接着对该系统进行了详细的需求分析和系统设计,最后展示系统实现效果和关键代码,总结论文所做主要工作。关键词:安卓系统;推荐系统;协同过滤算法;电子商务IAbstractNowadays,withtherapiddevelopmentoftheInternetande-commerce,electronicshoppinghasbecomethemostimportantshoppingmethodformodernpeopleduetoitsfastandconvenientcharacteristics,andtheproductsinthemarkethavebecomemoreandmoreabundant.However,the"informationoverload"causedbytherapidexpansionofproductdatamakesiteasyforconsumerstogetlostinalargeamountofproductinformation.Therefore,thebirthoftherecommendationsystemhasbroughtgreathelptoconsumers.Thepersonalizedrecommendationsystemanalyzesuserbehaviordata,recommendsproductsthatmaybeofinteresttousers,andenhancesuserexperience.ThisarticledesignsandimplementsanAndroid-basedshoppingrecommendationsystem,whichmainlyimplementsthedevelopmentofanonlineshoppingAPPwithrecommendationfunction.Therecommendationmoduleusesauser-basedcollaborativefilteringrecommendationalgorithm.TheJavalanguageisusedfordevelopmentonAndroidStudioandEclipseplatforms,thedatabaseisMySQL,thedataiscommunicatedinrealtimethroughtheHTTPnetworktransmissionprotocol,andtheJSONencapsulationtechnologyisusedfordatainteraction.Thisthesisfirstbrieflydescribestherelevantbackgroundoftherecommendersystemandthecurrentstatusofdevelopmentathomeandabroad,andthenintroducestherelatedtechnologiesinvolvedinthesystemofthisarticle,andthencarriesoutadetaileddemandanalysisandsystemdesignforthesystem,andfinallyshowsthesystemimplementationeffectandkeycodes,Summarizethemainworkdoneinthepaper.Keywords:Androidsystem;Recommendationsystem;Collaborativefilteringalgorithm;E-commerceII目录摘要...........................................................................................................................IABSTRACT..................................................................................................................II目录.............................................................................................................................III第1章引言.................................................................................................................11.1课题的背景与意义..........................................................................................11.2国内外研究现状..............................................................................................11.2.1国外研究现状.......................................................................................11.2.2国内研究现状.......................................................................................21.2.3推荐...

1、当您付费下载文档后,您只拥有了使用权限,并不意味着购买了版权,文档只能用于自身使用,不得用于其他商业用途(如 [转卖]进行直接盈利或[编辑后售卖]进行间接盈利)。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在违规,或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等,请点击“违规举报”。

碎片内容

文章天下+ 关注
实名认证
内容提供者

各种文档应有尽有

最新文章

确认删除?
微信客服
  • 扫码咨询
会员Q群
  • 会员专属群点击这里加入QQ群
客服邮箱
回到顶部