【安卓毕业设计】基于Android Studio小视频推荐架构的设计与构建

博主介绍：
✌我是阿龙，一名专注于Java技术领域的程序员，全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时，我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导，我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。
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文章目录：

演示视频：

2.7 Android studio技术介绍

演示视频：

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2 关键技术介绍

在系统开发中，采用多种前沿技术，后端运用Flask、MyBatis同时结合MyBatis Plus消除障碍数据库操作，前端则根据Vue.js、Element UI构建用户界面同时利用jQuery、Bootstrap强化交互、响应式设计。系统还运用Gson、Jackson进行JSON处理而且以及Apache POI摆平Office文档，安全性方面经过RESTful API、CORS实行跨域资源共享。另外，系统还持助文件上传、分页、自定义注解等功能并集成了协同过滤算法以实现个性化推荐，同时确保高效能、安全、易用性。

2.1 MySQL数据库

MySQL是一种广泛运用关系型数据库管理系统并根据结构化查询语言，支撑多种操作系统如Windows、Linux、Mac OS等，MySQL由瑞典MySQL AB公司开发进而后被Sun Microsystems收购，再经过多次转手[12]，目前属于Oracle公司。

MySQL以其高性能、稳定性、易用性著称同时适用于从小型网站到大型企业级应用的各类数据存储需求[10]，它供给完善的数据管理功能同时涵盖数据扩大、删除、修改、查询等操作，持助事务摆平、并发控制、安全性保障等功能，它具有很好地可扩展性同时支撑大规模的数据存储、处理，能够满足高并发访问需求。

2.2 Python语言

Python是一种在编程领域里比较高级的编程语言，它是由Guido van Rossum在1991年的时候发布出来的，它的设计理念特别重视代码的可读性，以及简洁的语法结构，Python属于一种解释型、通用型的编程语言[13]，它支持多种不同的编程范式，像面向对象编程、过程式编程以及函数式编程都包含在内，这就让它在科学计算、数据分析、人工智能和Web开发等好多领域都得到了广泛的应用。

Python有着语法简洁的特点，开发效率也很高，而且它的库资源十分丰富，可移植性也很强，这样的特性让它特别适合用来进行快速开发以及原型验证，因为它有强大的第三方库生态，例如NumPy、Pandas、TensorFlow、OpenCV、Scikit - learn等这些库，Python在人工智能、机器学习、数据处理与图像识别等方面都有非常高的适用性。Python的兼容性很不错，它可以在Windows、Linux和macOS等主流的操作系统上运行，它还可以够和MySQL数据库以及前端Vue框架进行无缝集成，从而实现高效的数据交互，

在本课题当中，Python语言是作为后端开发的核心工具来使用的，它被用来搭建推荐引擎，处理用户的行为数据，调用百度智能云API进行视频特征提取，还可以实现协同过滤算法等核心逻辑。它强大的AI和数据处理能力为系统实现智能推荐功能提供了技术上的保障，是构建本推荐系统后端架构非常关键的基础。

2.3 Flask框架

Flask是一种基于Python语言开发的轻量级Web应用框架，由Armin Ronacher于2010年推出，初衷是为开发者提供一个简单灵活、易于扩展的Web服务开发工具。Flask遵循WSGI标准，采用Werkzeug作为底层工具包[14]，Jinja2作为模板引擎，强调模块化与可插拔式的开发方式，适合中小型项目或对灵活性要求较高的系统构建。

Flask框架具有轻量、灵活、结构清晰、易于上手等特点，同时支持RESTful API风格的快速构建。它允许开发者根据业务需求自由选择数据库ORM工具（如SQLAlchemy）、身份验证机制、中间件组件等，极大地提升了开发效率。Flask还支持多种第三方扩展，如Flask-Login（用户认证）、Flask-Mail（邮件服务）、Flask-WTF（表单处理）等，可快速集成现代Web系统所需功能。

在本课题中，Flask作为后端核心框架，用于搭建服务器接口、实现用户数据管理、视频信息处理、推荐算法服务部署等功能模块。系统通过Flask与MySQL数据库进行数据交互，向前端Vue页面提供后端接口服务，并集成百度智能云API调用、AI特征提取、视频推荐逻辑处理等。通过Flask的简洁架构设计，系统能够快速响应请求并具备良好的扩展能力，为小视频推荐系统的稳定性与性能表现提供了强有力的支持。

2.4 B/S结构

B/S结构是一种网络架构模式然后由浏览器（Browser）、服务器（Server）二一部分组成。在这种结构中，客户端经过浏览器向服务器发送请求，服务器搞定请求并将效果返回给浏览器，浏览器再将效果显示给用户[15]; B/S结构消除障碍客户端工作从而只须要一种浏览器即可实行丰富地功能，而无需安装复杂地客户端软件; B/S结构也有利于系统升级、维护然后因所有的业务逻辑、数据处理都在服务器端完成，客户端只是负责显示效果，但这种方法也带来服务器端负担进而因所有的请求都须要服务器来搞定，所以须要保证服务器性能、稳定性。

2.5 协同过滤算法

在本平台中, 为实现用户对视频的个性化推荐, 引入了基于用户的协同过滤算法(User-Based Collaborative Filtering, UBCF)。该算法核心思想是: 如果用户 A 与用户 B 对相同视频有类似的收藏行为, 那么 A 未收藏但 B 收藏过的视频可以推荐给 A。首先, 系统基于用户收藏记录构建出用户-视频的稀疏评分矩阵: Ru, i

其中 Ru, i=1R_{u,i}=1 Ru, i=1 表示用户 uuu 收藏了视频 iii。然后, 通过计算用户之间的余弦相似度(Cosine Similarity)来量化用户兴趣相似度, 其公式为

Simu,v=∑i∈IuRu,i2·∑i∈IvRv,i2∑i∈IuvRu,i·Rv,i （式2-1）

其中 IuvL_{uv}Iuv 表示用户 uuu 与 vvv 共同收藏的视频集合, IuI_{u}Iu 表示用户 uuu 的所有收藏视频集合。系统对目标用户与所有其他用户进行相似度评分, 选取相似度最高的若干用户作为邻居(Nearest Neighbors), 然后从这些邻居的收藏行为中筛选出目标用户尚未接触的视频集合 ITI′, 计算加权推荐得分:

Scorei=v∈Nu∑Simu,v·Rv,i （式2-2）

最后, 对 Score(i)值降序排序, 返回前 NNN 个视频作为推荐列表。通过该方法, 平台有效提升了视频与用户之间的匹配效率, 并保持系统良好的可扩展性和泛化能力, 为社区视频信息智能推荐提供了坚实基础。

2.6 Uniapp技术介绍

Uniapp 系统采用 B/S（Browser/Server）结构作为基础架构模式，由浏览器端和服务器端两部分组成。用户通过浏览器发起请求，服务器处理后将结果返回并展示在浏览器端，这种结构省去了客户端安装复杂软件的繁琐，仅需一个浏览器即可实现完整功能。B/S 架构不仅简化了客户端运维，还便于系统的集中升级与统一维护，因为所有的业务逻辑和数据处理均在服务器端完成，客户端只负责界面呈现。然而，该结构也带来了对服务器性能和稳定性的较高要求，因所有请求处理任务均集中在服务端，因此服务器需具备良好的并发处理能力以保障系统的流畅运行与持续可用性。

2.7 Android studio技术介绍

Android Studio 是 Google 官方推出的 Android 应用开发集成环境（IDE），根据 IntelliJ IDEA 构建供给完整的开发工具链，涵盖代码编辑器、调试器、模拟器、布局设计器及 Gradle 构建系统等。它支撑 Python、Kotlin 等主流语言进而具备代码补全、语法检查、界面预览与一键打包等功能，大幅增加 Android 应用开发效能同代码质量，借助 Android Studio，开发者可在统一环境中完成 UI 界面构建、逻辑编写、真机调试及性能改良进而尤其适用于构建移动端前台界面、用户交互页面以及当地功能模块，是当前 Android 平台应用开发的主流工具。

本次项目代码实现：

4.0.0
com.example
springboot-demo
0.0.1-SNAPSHOT
springboot-demo
17
3.3.2
org.springframework.boot
spring-boot-dependencies
${spring.boot.version}
pomimport
org.springframework.boot
spring-boot-starter-web
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-jpa
com.mysql
mysql-connector-j
runtime
org.springframework.boot
spring-boot-starter-validation
org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test
org.springframework.boot
spring-boot-maven-plugin

本次项目的控制器：

package com.example.demo.user;
import jakarta.validation.Valid;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.net.URI;
import java.util.List;
@RestController
@RequestMapping("/api/users")
public class UserController {
private final UserService service;
public UserController(UserService service) { this.service = service; }
@GetMapping
public List list() { return service.list(); }
@GetMapping("/{id}")
public User get(@PathVariable Long id) { return service.get(id); }
@PostMapping
public ResponseEntity create(@Valid @RequestBody User u) {
User saved = service.create(u);
return ResponseEntity.created(URI.create("/api/users/" + saved.getId())).body(saved);
}
@PutMapping("/{id}")
public User update(@PathVariable Long id, @Valid @RequestBody User u) {
return service.update(id, u);
}
@DeleteMapping("/{id}")
public ResponseEntity delete(@PathVariable Long id) {
service.delete(id);
return ResponseEntity.noContent().build();
}
}

6.1测试用例

（1）用户登陆测试用例

表 6-1 用户登录用例表

项目/软件		编制时间		20xx/xx/xx
功能模块名	用户登陆模块	用例编号		xxxx
功能特性	用户身份验证
测试目的	验证是否输入合法的信息，允许合法登陆，阻止非法登陆
测试数据	用户名=1密码=a1身份= 非认证用户
操作步骤	操作描述	数据	期望结果		实际结果	状态
1	输入用户名和密码	用户名= 1密码=1	显示进入后的页面。		同期望结果。	正常
2	输入用户名和密码	用户名= 1密码=aaa	显示警告信息“不存在该用户名或密码错误！”		同期望结果。	正常
3	输入用户名和密码	用户名= aaa密码=1	显示警告信息“不存在该用户名或密码错误”		同期望结果。	正常
4	输入用户名和密码	用户名=“” 密码=“”	显示警告信息“用户名密码不能为空！”		同期望结果。	正常

（2）用户注册测试用例

表 6-2 用户注册用例表

项目/软件			编制时间	20xx/xx/xx
功能模块名	用户注册模块		用例编号	xxxx
功能特性	用户注册
测试目的	验证私注册是否成功，注册数据是否合法
测试数据	用户名=aaa 密码=aaa电子邮件=dwa@qq.com
操作步骤	操作描述	数据			期望结果	实际结果	测试状态
1	输入注册数据	用户名= aaa密码=aaa 电子邮件=dwa@qq.com			提示：注册成功！转入用户主页	同期望结果。	正常
2	输入注册数据	用户名= aaa密码=aaa 电子邮件=dwa@qq.com			提示：用户名已注册	同期望结果。	正常
3	输入注册数据	用户名= aaa密码=”” 电子邮件=dwa@qq.com			提示：密码不能为空	同期望结果。	正常
4	输入注册数据	密码=aaa 电子邮件=dwa@qq.com			提示：用户名为空	同期望结果。	正常