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基于Java EE的特殊疾病服务平台开发

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 国内疾病服务平台发展现状第11-12页
    1.2 移动互联网相关技术第12-15页
        1.2.1 基于Java EE的Spring MVC框架第12-14页
        1.2.2 数据库和存储技术第14页
        1.2.3 推荐算法第14-15页
    1.3 特殊疾病服务平台的意义第15-16页
    1.4 论文主要工作第16-17页
    1.5 论文结构安排第17-19页
第二章 需求分析和核心技术介绍第19-28页
    2.1 系统基本功能第19-22页
        2.1.1 咨询在线预约第19-20页
        2.1.2 用户社区第20-21页
        2.1.3 用户个人中心第21-22页
    2.2 系统设计考虑的主要问题第22-23页
        2.2.1 用户体验第22-23页
        2.2.2 实现复杂度第23页
    2.3 关键技术第23-27页
        2.3.1 Spring MVC第24-25页
        2.3.2 Mysql和Redis第25-26页
        2.3.3 基于协同过滤的推荐系统第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 系统架构设计第28-45页
    3.1 用户界面设计第28-34页
        3.1.1 公众号菜单设计第28-29页
        3.1.2 用户社区第29-31页
        3.1.3 在线预约模块第31-32页
        3.1.4 个人中心模块第32-34页
    3.2 系统架构功能模块第34-36页
        3.2.1 底层服务第34-35页
        3.2.2 中层服务第35-36页
        3.2.3 上层服务第36页
    3.3 整体框架和处理流程第36-39页
    3.4 加入AOP的业务处理流程第39-40页
    3.5 数据库操作流程优化第40-42页
        3.5.1 Mysql与Redis协同访问机制第41-42页
    3.6 数据库设计第42-44页
    3.7 本章小结第44-45页
第四章 系统功能实现第45-67页
    4.1 系统核心功能模块配置第45-50页
        4.1.1 工程环境与系统架构第45-48页
        4.1.2 Web容器配置第48-49页
        4.1.3 Spring MVC主体配置第49-50页
    4.2 典型业务处理流程第50-57页
        4.2.1 AOP拦截第50-51页
        4.2.2 查询用户信息第51-53页
        4.2.3 业务逻辑第53-54页
        4.2.4 用户界面和数据绑定第54-56页
        4.2.5 数据库实现案例第56-57页
    4.3 基于投影矩阵相似度的推荐系统优化方案第57-61页
        4.3.1 传统协同过滤方案及其缺点分析第57-58页
        4.3.2 投影矩阵相似度第58-59页
        4.3.3 特征向量矩阵与投影矩阵相似度第59-60页
        4.3.4 投影矩阵相似度推荐算法第60-61页
    4.4 功能验证第61-66页
        4.4.1 用户社区功能验证第62-63页
        4.4.2 咨询在线预约功能验证第63-64页
        4.4.3 推荐系统优化算法仿真验证第64-66页
    4.5 本章小节第66-67页
第五章 总结和展望第67-69页
参考文献第69-71页
致谢第71页

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