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基于安卓的教学视频资源个性化推送研究,答辩人：指导老师：,CONTENTS,系统需求分析,研究思路,功能模块设计,功能模块设计,理论研究,（1）基于关联规则的个性化推荐算法,数电,（2）基于内容的个性化推荐算法,社会标签,面对移动互联网中庞大的信息资源，用户可以对其标注一定语义的个性化关键词，以便用户管理和使用网络信息资源，这类个性化关键词就是社会化标签。根据标签信息，用户很容易茫茫信息海洋中找到符合兴趣标签的资源。用户对网络资源打标签既能反应用户的兴趣，又能描述网络资源的基本信息，是用户与网络资源之间一种有效的连接。本系统采用基于标签的个性化推送算法，标签对应于用户兴趣模型里的关键词，系统根据兴趣关键词与视频库的资源进行算法匹配，找到符合用户的视频资源并且以推荐列表的形式推送给用户。,系统的设计与实现,（4）基于标签的个性化推荐算法,三元组（u,i,t)表示用户u用标签t标注了项目i，用户u使用的标签t的次数记为count(u,t),使用标签t来标注项目i的用户集合为UserCount(t,i)。relate(u,t)表示用户u的兴趣爱好程度或相关程度与标记次数的关系。,系统测试,（1）系统的总体设计系统采用C/S系统架构进行设计，在功能上划分为登录/注册模块、视频资源浏览模块、推荐列表查看模块、个人信息管理模块和退出系统模块。（2）系统功能模块设计系统设计了主界面、登陆界面、注册界面、资源浏览界面，资源推荐列表界面和个人信息管理界面。各界面的事件处理采用JAVA的界面处理机制，完成了各个界面中的交互和界面跳转。（3）界面设计系统采用eclipse开发平台，使用XML布局管理器对界面进行代码编写，实现人机交互的友好界面。,总结与展望,总结与展望,（1）界面设计的优化系统的基本功能已经实现，但界面设计有待优化，从结构设计、交互设计和视觉设计三个方面出发设计人机交互的界面，实现更好的用户体验。（2）个性化推荐算法的准确性系统在应用过程中，如何根据用户的活动记录和偏好记录进行用户兴趣建模，以及如何优化个性化推荐算法，把更多用户个性化因素考虑进去，使推荐结果更加准确，是下一步的研究目标。（3）微信公众平台的建设微信公众平台是跨Android、Windows、iOS等移动操作系统的公共交互平台，通过微信公众平台的建设可以更好地进行个性化推荐，实现
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