题目：基于协同过滤推荐算法的二手物品推荐系统的设计与实现

近年来，移动互联网无论是在发展速度、市场潜力还是在应用前景方面，都有着独特的优势与未来，谷歌推出的Android系统经过不断发展完善，市场规模已经超越了IOS，移动终端的用户规模成几何趋势增长。在电子商务平台中，电子商务规模在不断扩大，越来越多的商品进入顾客的视野之中，面对如此之多的商品，顾客需要耗费大量的时间在选购商品上。为了解决这一难题，各大电子商务平台都做出了努力，推出了各种解决方案，个性化推荐无疑是其中最有效的一种。

本课题根据当前市场需求，在国内外研究学者对个性化推荐算法研究的基础上，以一个二手物品购物系统为依托，旨在研究在电子商务领域中，协同过滤个性化推荐算法的优化与实现。本课题首先对个性化推荐算法的发展现状及本课题的主要研究内容与目标进行介绍；然后对整个系统的架构进行了分析，也对开发所需要完成的目标进行了明确；接着提出了在系统设计与实现过程中的关键部分和技术难点，包括如何提高推荐系统与用户的交互性等问题，阐明各关键部分所实现的功能并对技术难点进行研究解决。

本系统主要采用了C/S架构来实现，Android客户端作为数据的展示终端。对于采用哪种推荐算法的问题，本系统主要在传统的基于项目的协同过滤推荐算法的基础上进行优化与实现；采用多种交互方案，使得系统能够得到更多的用户反馈，从而改善系统自身性能；Android客户端为了预防OOM等问题的出现，将使用内存缓存技术来处理图片资源，以提高应用的响应速度与流畅性。

最后根据设计的测试用例，对本系统的基本功能以及拓展功能等进行测试，并使用一种推荐系统的测评实验方案，对推荐结果进行评估分析，验证各项性能指标是否满足需求。