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云平台服务展示与需求动态发现的应用与研究
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云平台服务展示与需求动态发现的应用与研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
　　　　1.1 研究背景及意义第11-12页
　　　　1.2 国内外研究现状第12-15页
　　　　　　　　1.2.1 SaaS研究现状第12-13页
　　　　　　　　1.2.2 内容管理系统研究现状第13-14页
　　　　　　　　1.2.3 关联规则研究现状第14-15页
　　　　1.3 本文的研究内容及结构安排第15-16页
　　　　　　　　1.3.1 本文的研究内容第15-16页
　　　　　　　　1.3.2 论文的结构安排第16页
　　　　1.4 本章小结第16-17页
第2章 关键技术研究第17-24页
　　　　2.1 SaaS技术第17-19页
　　　　　　　　2.1.1 SaaS成熟度模型第17-18页
　　　　　　　　2.1.2 SaaS架构第18-19页
　　　　2.2 SSH框架第19-20页
　　　　2.3 OpenCms内容管理系统第20页
　　　　2.4 关联规则第20-23页
　　　　　　　　2.4.1 关联规则基本概念第21-23页
　　　　2.5 本章小结第23-24页
第3章 云平台服务展示与需求动态发现系统的需求分析与设计第24-42页
　　　　3.1 系统用户需求分析第24-25页
　　　　3.2 系统功能需求分析第25-29页
　　　　　　　　3.2.1 服务展示的需求第25-27页
　　　　　　　　3.2.2 需求动态发现的需求第27-29页
　　　　3.3 汽车及零部件产业SaaS平台服务层级结构第29页
　　　　3.4 系统功能设计第29-36页
　　　　　　　　3.4.1 软件服务展示模块设计第30-32页
　　　　　　　　3.4.2 资讯服务模块设计第32-33页
　　　　　　　　3.4.3 用户租用需求发现模块设计第33-35页
　　　　　　　　3.4.4 关联规则挖掘模块设计第35-36页
　　　　3.5 数据库设计第36-41页
　　　　　　　　3.5.1 数据库概念模型第36-38页
　　　　　　　　3.5.2 数据库表设计第38-41页
　　　　3.6 本章小结第41-42页
第4章 基于位表与中间表的增量关联规则算法研究第42-69页
　　　　4.1 关联规则Apriori算法分析第42-44页
　　　　4.2 关联规则FUP算法分析第44-49页
　　　　4.3 BitFUP算法理论分析第49-53页
　　　　　　　　4.3.1 位表的相关概念第49-51页
　　　　　　　　4.3.2 中间表第51-52页
　　　　　　　　4.3.3 BitFUP算法模型建立第52-53页
　　　　4.4 BitFUP算法实现第53-64页
　　　　　　　　4.4.1 位表建立第53-54页
　　　　　　　　4.4.2 频繁1-项集生成第54-55页
　　　　　　　　4.4.3 候选集生成第55-56页
　　　　　　　　4.4.4 频繁项生成第56-57页
　　　　　　　　4.4.5 BitFUP算法整体描述第57-64页
　　　　4.5 实验与分析第64-68页
　　　　　　　　4.5.1 实验环境第64页
　　　　　　　　4.5.2 实验数据第64-65页
　　　　　　　　4.5.3 性能分析第61-68页
　　　　4.6 本章小结第68-69页
第5章 云平台服务展示与需求动态发现系统的实现第69-82页
　　　　5.1 开发环境第69页
　　　　5.2 软件服务展示的实现第69-72页
　　　　　　　　5.2.1 软件服务管理第69-71页
　　　　　　　　5.2.2 软件服务展示第71-72页
　　　　5.3 资讯服务的实现第72-76页
　　　　　　　　5.3.1 搜索资讯第72-74页
　　　　　　　　5.3.2 发布资讯第74-76页
　　　　　　　　5.3.3 管理资讯第76页
　　　　5.4 试用服务动态发现的实现第76-81页
　　　　　　　　5.4.1 试用用户注册第76-78页
　　　　　　　　5.4.2 试用用户监管第78-80页
　　　　　　　　5.4.3 推送服务第80-81页
　　　　5.5 关联规则挖掘的实现第81页
　　　　　　　　5.5.1 数据预处理第81页
　　　　　　　　5.5.2 关联规则挖掘第81页
　　　　5.6 本章小节第81-82页
总结与展望第82-83页
　　　　本文总结第82页
　　　　研究展望第82-83页
致谢第83-84页
参考文献第84-88页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第88页

本篇论文共88页，点击这进入下载页面。
 
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