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1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
课题意义：
推荐系统是通过分析用户和其他用户的兴趣的历史信息来识别对特定用户感兴趣的产品或信息的个性化技术。推荐系统的主要目标是在不明确要求的情况下向用户提供他们所需要的信息。目前，推荐系统已被广泛用于电子商务领域，向客户推荐产品，这些产品是根据他们的特定兴趣挑选的。本文主要研究基于协同过滤算法的阅读推荐系统。
选题意义：
2. 研究的基本内容和问题
一、研究目标
通过安卓端来开发一个基于协同过滤算法的阅读推荐系统。主要采用的推荐算法是协同过滤算法，通过用户的书籍收藏记录来计算书籍的相似度，之后结合书籍的相似度和用户的历史行为记录来计算用户对书籍的预测评分，生成推荐列表已达到推荐目的，预测评分越高，用户对此书籍的兴趣越大，或者说这本书对用户的推荐度越高。最后结合推荐功能和其他功能，做成一个多功能阅读推荐系统。
3. 研究的方法与方案
| 五、系统研究方法 系统在架构上主要采用C/S软件架构，利用Java语言作为开发语言，采用 My SQL 和 SQLite 作为系统数据库管理系统，服务器端部署在 Tomcat 服务器上。客户端主要基于安卓平台开发，其应用程序安装在移动终端设备上。搜索算法采用 Levenshtein Distance（编辑距离）作为核心思想设计模糊搜索算法。推荐算法采用基于协同过滤算法的推荐算法。
六、技术路线 1.算法技术路线：
图2
2.系统技术路线：
图3
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| 实验方案及可行性分析： 七、实验方案 前后台搭建方向： （1）服务器端主要用Java进行开发来进行数据库的连接； （2）数据库主要采用 My SQL 和 SQLite 作为系统数据库管理系统； （3）客户端主要基于安卓来开发，采用Java来开发； （4）后台数据的获取：主要使用爬虫程序从相关网站爬取或者直接从淘宝商家购买。 算法方向： （1）模糊搜索算法主要采用Levenshtein Distance（编辑距离）作为核心思想设计模糊搜索算法。 （2）推荐算法：主要研究协同过滤算法，采用JAVA来实现。 八、可行性分析 （1）算法可行性。基于LevenshteinDistance的模糊搜索算法是一种比较成熟的算法，我打算自己用java来实现它，但对于他的算法原理我还有待研究。对于基于协同过滤的推荐算法，我对该算法只是做了初步的了解，只知道该算法主要用于推荐系统中，存在一定的局限性。 （2）经济上可行性。经济上的可行性，主要从软件产品的开发成本以及效益角度考虑。从开发成本而言，Android 平台是一个开源且免费系统，基于该平台进行软件开发，可以节省了大量成本，而且能够获取到很多免费资源。 （3）技术上可行性。技术上的可行性，主要是从开发的技术角度进行分析，也就考虑依据当前的技术是否有能力在规定时间内完成系统的开发。对于本文的基于Android 的移动学习平台技术分析，整个平台采用 C/S 软件架构，利用 Java 语言进行开发，服务器端部署在 Tomcat 服务器上，客户端主要基于 Android 平台开发，其应用程序安装在移动终端设备上。安卓平台中，涉及的这些技术和工具，都非常成熟，在技术上基本不存在什么障碍。
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4. 研究创新点
九、特色或创新之处
本系统主要基于安卓端来开发，主要采用的算法是基于协同过滤的推荐算法。
5. 研究计划与进展
十、研究计划
1月14号到21号 主要学习java开发，熟悉安卓开发
1月 22号到29号 学习mysql数据库操作，掌握数据库的基本操
