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생활 스포츠편 : 자연과학영역

Construction of National Fitness Online Platform System Based on Mobile Internet Technology

원문정보

모바일 인터넷 기반 국민건강 온라인 플랫폼 시스템 구축

Xiao, Haibin, Cao Yang⋅Song, Song. Jeho

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초록

영어

In recent years, national fitness has become a hot topic. How to exercise healthily and effectively is an urgent problem to be solved. As an information sharing platform, the Internet platform can provide convenient and fast fitness guidance services and plays an important role in national fitness activities. The application of the Internet in mass sports fitness guidance is conducive to the convenient acquisition of fitness knowledge, and can increase the scientific nature and accuracy of mass fitness. The national fitness online platform based on mobile internet is a combination of mobile internet technology, which assists citizens to complete fitness tasks from three aspects: fitness records, teaching videos and result feedback. To complete the recommendation of user fitness videos, the platform uses video-based collaborative filtering recommendation algorithm. The platform has increased popularity penalties and the richness of recommended content. Through the platform, the problems existing in the current fitness guidance network platform are discovered, and targeted development countermeasures and suggestions are put forward.

한국어

최근 몇 년 사이 국민체력이 화두가 되고 있다. 어떻게 하면 건강하고 효과적으로 운동할 수 있을지가 시급히 해결 해야 할 수 있다. 정보 공유 플랫폼으로서 인터넷 플랫폼은 편리하고 빠른 피트니스 안내 서비스를 제공할 수 있으며 국민 피트니스 활동에 중요한 역할을 한다. 매스 스포츠 피트니스 가이드에 인터넷을 적용하면 피트니스 지식의 편리한 획득에 도움이 되며, 매스 피트니스의 과학적 특성과 정확성을 높일 수 있다. 모바일 인터넷을 기반으로 하는 국민 피트니스 온라 인 플랫폼은 모바일 인터넷 기술이 결합된 플랫폼으로 시민들이 피트니스 기록, 교육 동영상, 결과 피드백 등 3가지 측면에 서 피트니스 과제를 완성할 수 있도록 지원한다. 사용자 피트니스 비디오의 추천을 완료하기 위해 플랫폼은 비디오 기반의 협업 필터링 추천 알고리즘을 사용한다. 이 플랫폼은 인기 패널티와 추천 콘텐츠의 풍부함을 증가시켰다. 플랫폼을 통해 현재의 피트니스 가이드 네트워크 플랫폼에 존재하는 문제점을 발굴하고, 타겟팅된 개발 대책과 제안을 제시한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. The Overall Framework of the Online Platform
1. Video Type Setting
2. The Primary Selection of Video Library
Ⅳ. Collaborative Filtering Recommendation Algorithm based on Video
1. Collaborative Filtering Algorithm
2. Collaborative Filtering Recommendation Algorithm based on Video
3. Popularity
4. Similarity Search Results
5. The mass curve of body
Ⅴ. Discussion
Ⅵ. Conclusions
References

저자정보

  • Xiao, Haibin 소해빈. Won Kwang Univ.
  • Cao Yang⋅Song 조양. Won Kwang Univ.
  • Song. Jeho 송제호. Won Kwang Univ.

참고문헌

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