基于粗糙集和LBS的Android系統(tǒng)研究與應用.pdf

1、目前手機應用種類繁多，參差不齊，其中一個重要組成部分就是基于位置服務(LBS)的應用。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應用程序的

2、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