论文总字数：30943字

摘 要

随着网络和社交媒体的日益发展，各类社交媒体软件极大的便利了人们的日常生活。据调查显示，中国即时通信用户规模高达8.25亿，占网民整体的96.5%。即时通信软件已经成为人们日常生活中必不可少的手机软件。许多软件内部也嵌入了即时通讯模块。随着社交网络越来越流行，人们也越来越重视好友推荐服务。好友推荐服务为用户推荐可能相识或兴趣相似的人，用户可以借助好友推荐服务进一步扩大自己的社交圈。

本课题是安卓平台上支持好友推荐的移动通讯应用，使用Java程序设计语言实现，主要完成了注册及登录、完善个人信息、与单人或多人聊天、查询用户或群组、创建群组、发布朋友圈等各项功能，并支持向用户推荐可能认识的人。本系统客户端采用MVP设计模式开发，服务端重点在对客户端的请求进行响应、处理以及提供数据的存储。服务端与客户端采用HTTP连接。消息由第三方个推模块送达。好友推荐表由Hadoop中MapReduce离线计算得出。

本论文先介绍系统中使用的主要框架，详细分析了系统的功能需求，根据需求设计系统整体架构，同时具体分析各个模块的运行流程与数据库设计。最后搭建环境编码实现，并对系统进行功能测试。

关键词：安卓 即时通讯 共同好友 Hadoop

Chat application that supports recommending friends on the Android platform

ABSTRACT

With the increasing development of the Internet and social media, various types of social media software have greatly facilitated people's daily lives. According to the survey, the number of instant messaging users in China is as high as 825 million, accounting for 96.5% of the total netizens. Instant messaging software has become an indispensable mobile phone software in people's daily lives. Many applications are also embedded with instant messaging modules. As social networks become more popular, people also pay more attention to friend recommendation services. The friend recommendation service recommends people who may meet or have similar interests to the user. The user can use the friend recommendation service to further expand their social circle.

This topic is a mobile communication application that supports friend recommendation on the Android platform. This application is implemented using Java programming language. This application mainly completes the functions of registration and login, the function of perfecting personal information, the function of chatting with single or multiple people, the function of querying users or groups, the function of creating groups, the function of posting circle of friends, etc. The software also supports recommending people you may know to users. The client of this system is developed using MVP design mode. The server of this system focuses on responding to client requests, processing and providing data storage. The server and client use HTTP connection. The message was delivered by a third party. The friend recommendation table is calculated by MapReduce offline in Hadoop.

This paper first introduces the main framework used in the system. Then the paper analyzes the functional requirements of the system in detail. Design the overall system architecture according to requirements. At the same time, the paper specifically analyzes the operation process and database design of each module. Finally, the environment is set up, and the whole system is tested.

Key words: Android;Instant Messaging;Mutual Friends;Hadoop

目 录

摘 要 I

ABSTRACT II

目 录 III

第一章 绪论 1

1.1 选题背景 1

1.2 课题研究现状 1

1.3 主要研究内容 2

第二章 相关技术介绍 3

2.1 客户端技术介绍 3

2.2 服务端技术介绍 4

2.3 Hadoop技术介绍 4

2.4 本章小结 5

第三章 系统需求分析 6

3.1 可行性分析 6

3.2 系统功能需求分析 6

3.3 系统非功能需求分析 8

3.4 本章小结 8

第四章 系统设计 9

4.1 系统结构设计 9

4.2 系统客户端主要模块设计 9

4.2.1 用户模块 10

4.2.2 消息模块 12

4.2.3 好友模块 14

4.2.4 群组模块和朋友圈模块 16

4.3 系统好友推荐功能设计 18

4.4 系统数据库设计 19

4.4.1 系统E-R模型 19

4.4.2 数据库表设计 20

4.5 本章小结 24

第五章 系统的实现 25

5.1 系统开发环境介绍 25

5.2 系统客户端主要模块实现 26

5.2.1 用户模块 28

5.2.2 消息模块 31

5.2.3 好友模块 33

5.2.4 群组模块和朋友圈模块 35

5.3 系统好友推荐功能实现 37

5.4 系统的测试 39

5.5 本章小结 41

参考文献 42

致 谢 44

第一章 绪论

1.1 选题背景

随着网络和社交媒体的日益发展，人们可以使用各种便捷的移动终端软件来获取日常所需的各类信息，例如微博、今日头条等各类社交媒体软件。各类社交媒体软件极大的改变了人们的日常生活^[1]。据中国互联网络信息中心（CNNIC）第 44 次《中国互联网络发展状况统计报告》调查数据显示，截至 2019 年 6 月，中国网民总数达 8.54 亿，互联网普及率达 61.2%，中国即时通信用户规模高达8.25亿，占网民整体的96.5%^[2]。大部分移动网络用户使用即时通信软件频率极高。许多软件内部的通讯模块也变得越来越重要。

另一方面，互联网活跃用户不断增多，产生大量的网络数据却会造成信息过载。用户需要花更多的时间来过滤需要的信息，进而可能会导致多种消极情绪^[3]。在享受网络便捷的同时，用户也深受信息过载带来的困扰。

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