近年来,随着高校师生对“短距离”业务需求的不断提升,以“最后一公里”为模式的校园应用平台迅速得到推广和使用。为解决高并发访问和系统计算资源的弹性扩展的问题,本文结合Open Stack云计算平台的Iaa S特性进行系统设计,实现了“跑跑吧”校园应用系统的订单发布、订单推荐、数据预测等功能。本文的主要工作如下:(1)对“跑跑吧”平台进行需求分析和系统设计。首先,对不同高校进行问卷调查,分析问卷并提取系统需求;其次,使用用例图、时序图、活动图等UML建模工具对系统进行用例分析、系统功能建模;最后完成系统的整体架构设计、功能模块设计、数据库设计以及RESTful API设计。(2)设计Sunnychaser开发框架并完成系统编码。本文设计的Sunnychaser框架采用MVC的开发思想和开源的Python、Android、vue.js、Nginx等技术,使系统具有较强的扩展性。“跑跑吧”校园应用系统基于此框架编码实现订单发布、用户抢单、订单推荐、用户管理、数据分析、数据预测等功能。(3)研究与应用基于内容的推荐算法实现订单的推荐。首先,为用户已完成的订单和系统备选推荐订单集创建01矩阵和用户画像;其次,使用改进的皮尔逊相关系数计算用户画像与订单画像之间的相似度;最后,获取相似度较高的备选Top N订单推荐集,实现系统订单的推荐。(4)研究与应用ARMA模型实现系统数据预测功能。首先,根据功能要求对数据进行预处理、平稳性和非白噪声检验、ARMA模型p、q参数定阶;其次,ARMA模型的构建和数据的预测;最后对ARMA模型的检验,系统前端显示预测结果。(5)云平台搭建与应用。为了更好将“跑跑吧”校园应用系统部署在公有云平台上,本文搭建了私有的Openstack云平台和公有阿里云平台;其次是对Open Stack云平台和阿里云平台按需使用、弹性扩展、负载均衡等特性进行验证;最后是在云平台上部署“跑跑吧”校园应用系统。“跑跑吧”校园应用系统已经完成设计、开发、云端部署和测试,并在贵州大学校园内试运行,实现了预期功能,目前运行情况良好。