本文基于现有个性化推荐系统概念下的情境感知研究，借助语义描述和计算推理等方面的理论，引入物理情境和逻辑情境概念，参考使用相关算法进行匹配推荐，结合集成社会化标签作为信息载体，最终通过Android系统模型呈现实例效果。本论文的主要工作包括：

（1）确定研究方向，阐述研究背景和意义，分析系统设计的目标、需求、功能点，通过UML相关图例说明系统的设计架构、代码结构和数据库设计。

（2）Android模型与理论相结合，实现系统相关技术点。主要包括后台个性化推荐算法的集成、地图定位路径规划的实现、标签的实现、支付宝接口对接等。

（3）Android系统最终运行效果展示。

系统设计从构建用户行为与推荐系统之间的关联机制入手，并以此作为开发基础，使用社会化标签模型关联用户与餐厅。在情境信息资源的获取和情境信息的分析方面做研究探索。

本论文一共六个章节，从研究的背景与意义入手，到系统分析与实现结束，展示了完整地系统开发的生命周期。

第一章主要阐述了本论文的研究内容。阐述了对于研究内容的当前研究现状和应用现状，包括介绍使用具体的模型实现和展示研究内容。

第二章主要阐述本论文主要的研究对象基于情境感知的个性化推荐的相关定义和理论。

第三章主要分为两个模块。首先概述了系统的预期目标和需求，并利用概念图、动态模型等图示进行规划和分析。其次介绍系统的整体设计，从大到小地分析设计整体的系统架构，对整体架构给出设计模型，对关键功能模块给出实现思路和逻辑处理。

第四章主要阐述系统设计开发中遇到的关键性问题和技术，其主要为推荐算法的集成和相关Android技术模块的实现。

第五章主要展示和介绍系统最终的运行实例效果。

第六章是论文总结与个性化推荐系统的未来展望。