| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-13页 |
| 1.1 课题应用的背景 | 第11页 |
| 1.2 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3 论文结构 | 第12-13页 |
| 2 相关背景与技术应用 | 第13-22页 |
| 2.1 为何在移动应用上应用个性化推荐系统 | 第13页 |
| 2.2 移动互联网的概念 | 第13-14页 |
| 2.3 个性化推荐的概念和目标 | 第14页 |
| 2.4 我国移动应用市场现状 | 第14-15页 |
| 2.5 成熟的个性化推荐系统介绍 | 第15页 |
| 2.6 给予内容的个性化推荐 | 第15-20页 |
| 2.7 个性化系统应用到移动互联网的必要性 | 第20-21页 |
| 2.7.1 个性化的用户数据分析是产品成败关键 | 第20页 |
| 2.7.2 提升用户使用品质是产品发展的驱动力和保护 | 第20-21页 |
| 2.7.3 提供合理的用户引导是产品规模化的前提 | 第21页 |
| 2.7.4 发挥移动优势是提高用户使用品质的重要手段 | 第21页 |
| 2.8 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 系统概要设计和算法选择 | 第22-40页 |
| 3.1 客户需求 | 第22-23页 |
| 3.1.1 创建发起聚会 | 第22页 |
| 3.1.2 聚会变更以及通知 | 第22页 |
| 3.1.3 聚会内容推荐 | 第22-23页 |
| 3.1.4 投票机制 | 第23页 |
| 3.2 系统整体用例图 | 第23页 |
| 3.3 应用个性化推荐机制的设计 | 第23-27页 |
| 3.4 WAP 通讯报文 | 第27-31页 |
| 3.5 产品业务流程设计 | 第31-33页 |
| 3.6 用户通讯数据接口设计 | 第33-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-40页 |
| 4 系统详细设计与实现 | 第40-82页 |
| 4.1 服务器架构设计 | 第40-42页 |
| 4.2 移动端系统后台架构实现 | 第42-48页 |
| 4.2.1 请求层 | 第42页 |
| 4.2.2 表示层 | 第42-44页 |
| 4.2.3 逻辑层 | 第44页 |
| 4.2.4 持久层 | 第44-46页 |
| 4.2.5 远程服务 | 第46-48页 |
| 4.3 数据库表设计和实现 | 第48-57页 |
| 4.4 推荐系统算法实现 | 第57-62页 |
| 4.5 推荐系统架构实现 | 第62-66页 |
| 4.6 其他功能模块流程 | 第66-67页 |
| 4.7 系统验证 | 第67-72页 |
| 4.8 远程接口调用 | 第72-77页 |
| 4.9 异构数据源解决方案应用 | 第77-81页 |
| 4.10 本章小结 | 第81-82页 |
| 5 工作结论与未来展望 | 第82-84页 |
| 5.1 实现系统所完成的工作 | 第82页 |
| 5.2 工作总结 | 第82-83页 |
| 5.3 展望与面临的问题 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-86页 |
| 附录 1 个性化推荐算法 python 脚本实现 | 第86-90页 |
| 附录 2 消息通知表 | 第90-91页 |
| 附录 3 客户端更新知表 | 第91-92页 |
| 附录 4 自动化 push 接口表 | 第92页 |
| 附录 5 push 信息表 | 第92-93页 |
| 附录 6 签到详情表 | 第93-94页 |
| 附录 7 签到活动表 | 第94-95页 |
| 附录 8 特色菜表 | 第95-96页 |
| 附录 9 商户账目表 | 第96页 |
| 附录 10 商户详情表 | 第96-98页 |
| 附录 11 商户评价表 | 第98-99页 |
| 附录 12 用户信息表 | 第99页 |
| 附录 13 kmeans 算法代码 | 第99-105页 |
| 致谢 | 第105页 |