移动互联网的高速发展使得互联网用户从PC端向移动端转移,越来越多的用户热衷于在移动端浏览视频,这就要求移动端视频的数据推送比网页端更具针对性,因此视频移动端数据的挖掘尤为重要:首先,移动端用户地理位置的多变性是区别于网页端的一个重要特性,地理位置信息的挖掘可作为移动端视频推送的一个重要数据支撑;其次,当前的视频应用主要着眼于视频内容聚合与视频搜索,视频推荐大多只是从视频与视频之间的关系出发,对用户与视频、用户与用户之间关系的挖掘不够。再次,单纯地依靠用户主动搜索或视频APP推荐,很难主动提醒用户及时关注视频更新信息,因此可以通过视频推送系统主动向移动端用户推送视频信息,增强视频应用与用户之间的交互性。为了充分挖掘视频移动端特性,本文将视频和地理位置信息、用户属性结合起来,设计并实现了 Android平台中基于LBS的视频个性化推送系统,向当前用户主动推送附近用户关注的视频和该用户感兴趣视频。主要包括以下内容:第一,基于LBS的视频推荐,本文在移动端定位监听的基础上,收集视频用户地理位置数据。通过矩形算法、空间数据库算法以及GeoHash算法计算当前用户的附近用户群。结合附近用户及其视频历史点击记录,得出附近视频推荐结果。并根据该视频附近用户浏览量,以及该视频与用户感兴趣视频类型相似度,对附近视频推荐结果进行排序。第二,视频用户聚类,收集移动端用户视频点击数据,根据视频分类、视频类型、视频年代、视频出品地区等属性,采用凝聚层次聚类算法进行视频用户聚类。第三,视频主动推送,设计并实现了视频个性化推送系统的服务器端与客户端,包括断线重连、离线推送、分组推送等功能。以上目标都在Android平台中基于LBS的视频推送系统中得以实现,并对涉及到的算法进行对比分析,各个功能细节予以测试,保证了系统的可用性和可靠性。