【摘要】：目前手機應(yīng)用種類繁多,參差不齊,其中一個重要組成部分就是基于位置服務(wù)(LBS)的應(yīng)用。隨著WiFi的覆蓋范圍越來越大、定位技術(shù)的日趨成熟和手機的傳輸速率越來越快更加的促進了 LBS的迅猛發(fā)展。當(dāng)前LBS的發(fā)展方向正趨向于個性化,如何滿足用戶個性化需求,成為基于LBS應(yīng)用的一個難點。本文先從整體上介紹了國內(nèi)外手機操作系統(tǒng)的現(xiàn)狀、位置服務(wù)的現(xiàn)狀和個性化推薦方面的現(xiàn)狀,然后介紹Android的體系結(jié)構(gòu),分析了 Android應(yīng)用程序的組成,然后對幾種常用的定位技術(shù)進行了介紹,接著對本系統(tǒng)要用到的百度地圖進行介紹,接著介紹了幾種個性化推薦算法,并對粗糙集理論進行研究,最后把粗糙集理論應(yīng)用到個性化推薦中來。通過對本文采用的基于粗糙集理論和LBS的推薦模型進行實驗,通過對實驗數(shù)據(jù)的分析,表明本文推薦算法能夠取得很好的推薦效果。本文算法綜合了用戶信息,包括其個人基本信息和興趣信息及用戶的位置信息,能更準(zhǔn)確地計算用戶的相似度,從而提高了推薦的質(zhì)量。本系統(tǒng)經(jīng)測試運行流暢穩(wěn)定,可以作為一款基于LBS的地圖個性化服務(wù)軟件。本文在這些基礎(chǔ)上開發(fā)了一款基于Android的地圖個性化服務(wù)軟件,該軟件界面簡潔,功能全面,運行流暢,主要的功能包括市內(nèi)線路查詢,周邊搜索,定位,個性化推薦,個性化商品在線購買,視圖切換,實時自我定位,路線規(guī)劃,天氣預(yù)報和打車等功能。
[Abstract]:At present, there are many kinds of mobile phone applications, one of the important components is the application based on location service (LBS). With the increasing coverage of WiFi, the increasingly mature positioning technology and the faster and faster transmission rate of mobile phones, the rapid development of LBS has been promoted. At present, the development direction of LBS is moving towards individuation. How to meet the individual needs of users has become a difficult point in LBS based applications. This paper first introduces the current situation of mobile phone operating system at home and abroad, the status quo of location service and personalized recommendation, then introduces the architecture of Android, and analyzes the composition of Android application program. Then several common positioning techniques are introduced, then the Baidu map used in this system is introduced, several personalized recommendation algorithms are introduced, and the rough set theory is studied. Finally, rough set theory is applied to personalized recommendation. Through the experiment of the recommendation model based on rough set theory and LBS, and through the analysis of the experimental data, it is shown that the recommendation algorithm in this paper can achieve a good recommendation effect. This algorithm integrates user information, including its basic information, interest information and user location information, which can calculate user similarity more accurately and improve the quality of recommendation. The system runs smoothly and stably, and can be used as a map personalization service software based on LBS. In this paper, a map personalization service software based on Android is developed. The software has simple interface, comprehensive function and smooth running. The main functions include city line inquiry, peripheral search, location, personalized recommendation, etc. Personalized goods online purchase, view switching, real-time self-positioning, route planning, weather forecast and taxi functions.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP18;TP316

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本文編號：2285839