基于安卓平台的手机推荐引擎的设计与实现

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4、析归纳使用者的上网习惯、浏览记录等，匹配出使用者或许想知道的信息、想购买的产品并推荐给使用者。现阶段大多数商用的推荐引擎都是web服务器上进行使用者行为数据收集和建模。这不仅占用了Web服务器的系统资源，加重了成本开销，使用户行为数据的采集受到限制，还可能会导致用户信息的泄露。基于上述的时代背景，文本对android平台上的个性化推荐引擎主要做了一下研究工作：首先，对安卓系统的平台架构和基本组件进行了研究。提出采用ContentProvider机制与SQLite数据库结合的方式实现对用户手机上的短信息内容和下载到手机本地的英文文本内容的提取。其次，对字符文本存储的trie（字典树

5、）算法进行研究和改进。研究发现该树结构除根节点外的每个节点都只包含一个字符。本文提出了一种改进办法，在所有有词尾标识的节点上同时存储字符串的末尾字符和整个字符串。这样可以大大节省分析模块对存储数据的检索时间。再次，对应用在分析模块中的字符串匹配相关的kmp算法进行研究，并改进优化了AC算法。研究发现AC算法是kmp算法在复杂模式下的扩展，是在trie树的基础上为失配节点设计跳转表来减少比较次数，节省匹配时间。由于本设计是基于英文文本的分析，本文为AC算法增加了分隔符匹配的功能，来实现单词分割，优化后的算法保障了分析模块结果的准确性。最后，根据以上算法来挖掘描述用户喜好和需求的关键

6、字，完成了分析匹配模块和广告推送模块的设计和实现，并对整个推荐系统进行测试和验证。关键词:个性化推荐，本地资源，AC算法，Trie结构，安卓手机IAbstractTheemergenceandpopularityofmobileInternetisthrownusintoaneraofdataexplosion.Massivedataresourcesaremeettheuser'sneed,atthesametimebringstheproblemofdataresourcesoverload.Withthesubstantialgrowthofthedataonthenetw

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