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5.6.2 微博信息模型化 19
5.7 动态特效界面 20
5.8 微博的发布 20
5.9 建立基本标签库 21
5.10 系统测试 22
5.10.1 模糊匹配的实机测试 22
5.10.2 协同推送算法测试 23
5.10.3 个性化协同推送的实机测试 24
6 总结与展望 25
6.1 结论 25
6.2 不足 25
6.2.1 APP偶尔闪退 25
6.3 展望 25
致谢 26
参考文献 26
基于Swift语言和标签模糊匹配的ios端微博推送App
1 绪论
1.1研究背景
在移动互联网时代，社交网络成为推动移动互联网迅猛发展的生力军。互联网诞生后30年，7.5亿用户入驻，而2009年新浪微博诞生，不到10年时间，用户数量就已经达到与前者不相上下的数量。马克•扎克伯格说：“社交产品是以人为本的个性化产品，与传统产品相比，那些基于社交图谱的产品更富有吸引力。”社交网络的核心价值在于人和人的社交关系。时下进入移动端社交时代，智能手机对于人们生活日常生活习惯的冲击开拓了社交网络新的进化空间。截止至2017年3月22日，社交APP微信的用户月活跃数达到惊人的8.89亿，成为国内熟人社交市场的最大应用。反观陌生人社交市场，国内市场份额最多的新浪微博此时月活跃度达到2.97亿。虽然功能五花八门，但同比功能简单的微信仍然能看出用户使用率逊色不少。现在，对比起微博应用刚进入公众视野的时期，用户更加关注推送内容的质量和实效性。推送内容是否符合用户的兴趣方向，推送内容是否具有信息价值，推送内容是否来自当前用户最想看到的话题。基于这三个问题，社交网络的数据分析新技术“标签”重新回到了开发者们的视野。该项目的核心技术“基于标签的个性化推送系统”研究并实现了如何使用基于用户主导Web2.0体系的标签微博协同推送。
1.2问题的提出
Web2.0时代的到来，网络信息量的飞速膨胀，迫切地需求开发者们在计算机研究方向上做出改变。以往注重于编程技术的磨炼和机械化的工作效率，致使开发者们忽视了前人创造计算机的初衷----用于数据分析。模板、机械化编程创造的社交应用生命周期短，用户入驻数量有限，问题在于没有迎合用户需求和兴趣方向。为此，使用标签作为数据分析和管理的新技术，利用模糊识别、热度系统和字段判定实现微博的个性化推送，并且，基于群众路线的核心思想，标签的管理权限应当全权交给用户。
1.3国内外研究状况
1.3.1国外研究状况
1.3.2 国内研究状况
1.4本文主要工作
微博是一个较为开放的社交网络，微博中的内容不会通过人工审核来和用户的兴趣标签进行匹配，因此微博的通常时间线存在一个问题，不能界别用户关注的人发送的信息内容是否为有效信息，或者和用户兴趣方向匹配。“碎碎念”、“消息情绪”，“广告”，“刷屏”等无效信息时常霸占用户的时间线，极度影响微博应用的用户体验。因此，基于标签的模糊识别匹配系统可以有效的实现关联用户兴趣爱好的内容推送。本文研究了以下主要内容：
（1）基于Ios端和Swift3.0语言的工程项目结构搭建。
（2）Swift3.0编程的两种方法：基于xib文件的编程和基于Swift文件的编程。
（3）利用Swift的NFNetwork网络工具编程实现程序与微博项目开放平台接口的对接。
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