基于SO-PMI算法的社交软件的架构研究与设计

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移动互联网的快速发展,带动了传统行业的转型和新兴行业的发展,移动社交领域更是百花齐放。社交产品在给用户带来方便、快捷、有趣体验的同时,也慢慢暴露出自身的很多问题。社交网络的负面产物,影响了用户的使用体验,加重了用户甄别信息的负担。用户逐渐疲于使用社交网络与人沟通,社交产品的沟通交流属性慢慢弱化。同时移动社交产品使用推荐系统的越来越多,但是不合理的架构方式,会使推荐相关的业务需求推进效率低下。在这种社交环境下,本文提出了一种新型社交模式(软件命名为Sealchat),让用户无需花费太多时间在信息的辨别上,只提供一个用户沟通平台,而不产出信息,让Sealchat成为一款有效提升社交效率的社交工具。论文主要工作如下:(1)本文提出了一种新颖的社交模式,从社交方式和商业模式两方面进行了研究,并使用POWRER SWOT方法对Sealchat的竞争力进行分析,证明了基于该社交模式的社交软件具有一定的商业价值;同时由于其特殊的好友机制和聊天方式,是对社交模式的有益探索和尝试。(2)描述了Sealchat的推荐系统的选择方案,并介绍了推荐系统使用的情感分析算法——SO-PMI算法,算法用于计算用户聊天记录的情感倾向,本文为了更加清晰的展示数据处理过程,作出了数据分解图,并对每一步骤中的数据变化做了标注。(3)本文对Sealchat进行了架构研究与设计。从需求分析、领域建模等方面开始,逐步深入,并调整了部分架构流程,使其顺应移动互联网软件敏捷开发的要求,确定了Sealchat的架构模式——黑板模式,细化了多种功能架构,并使用软件原型验证了架构功能细节。(4)本文对几种常用的软件评估方法进行了对比,首先采用ATAM评估方法对Sealchat的软件架构的质量属性做了场景优先级评定,并描述了最高优先级的场景的架构决策,然后从具体的架构可靠性、安全性、可扩展性和商业需求(客户体验、内容监控)等方面进行了详细评估。
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