云南省大型科学仪器共用网业务系统关键技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪言 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究动态及现状 | 第10页 |
| ·论文主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文结构组织 | 第11-12页 |
| ·主要创新点 | 第12-13页 |
| 第二章 云南省大型科学仪器共用网概述 | 第13-17页 |
| ·共用网简要介绍 | 第13页 |
| ·共用网多层体系结构 | 第13页 |
| ·共用网功能简介 | 第13-15页 |
| ·业务系统与关键技术分析 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 相关技术及标准简介 | 第17-23页 |
| ·J2EE平台技术 | 第17页 |
| ·基于Web的MVC模型 | 第17-18页 |
| ·XML技术 | 第18-19页 |
| ·设计模式 | 第19页 |
| ·基于组件的开发技术 | 第19-20页 |
| ·中文分词技术 | 第20-21页 |
| ·相似度计算技术 | 第21页 |
| ·基于案例的推理技术 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第四章 基于Web的开放式业务处理模型研究 | 第23-32页 |
| ·集中式业务处理模型 | 第23-24页 |
| ·开放式业务处理模型 | 第24页 |
| ·开放式业务处理必须解决的问题 | 第24-25页 |
| ·基于Web的开放式业务申请受理模型 | 第25-27页 |
| ·开放式身份认证选型 | 第27页 |
| ·基于角色的分级授权访问控制模型 | 第27-28页 |
| ·分级访问控制权限验证过程 | 第28页 |
| ·开放式个性化业务引导模型 | 第28-29页 |
| ·基于异构通讯手段的即时信息互动 | 第29-31页 |
| ·业务互动关键点提取 | 第30-31页 |
| ·异构通讯手段融合与信息分发 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第五章 面向Web的通用短信辅助业务平台设计 | 第32-40页 |
| ·通用短信辅助业务平台的设计要求 | 第32-33页 |
| ·主流企业级短信平台通讯模式 | 第33-35页 |
| ·基于网关通讯模式的短信平台 | 第33-34页 |
| ·基于短信猫通讯模式的短信平台 | 第34-35页 |
| ·通讯模式无关的短信辅助业务平台 | 第35页 |
| ·面向Web的多层短信平台结构 | 第35-37页 |
| ·短信辅助业务的核心工作流程 | 第37页 |
| ·短信发送流程 | 第37页 |
| ·短信接收流程 | 第37页 |
| ·短信缓冲池及调度策略 | 第37-39页 |
| ·上行短信的分发策略 | 第39页 |
| ·多功能短信计费器 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第六章 基于案例推理技术的智能推荐引擎设计 | 第40-60页 |
| ·推荐引擎的设计目标 | 第40页 |
| ·推荐引擎的多层体系结构 | 第40-42页 |
| ·推荐引擎的核心工作流程 | 第42页 |
| ·推荐引擎的核心理论研究 | 第42-58页 |
| ·基于特征项的案例表示 | 第42-44页 |
| ·案例特征项提取 | 第44-45页 |
| ·案例特征项权重分配 | 第45页 |
| ·案例结构的组织方式 | 第45-48页 |
| ·特征项动态分层索引机制 | 第48-50页 |
| ·案例相似性与相似度计算 | 第50-55页 |
| ·基于特征项的分层动态索引的检索方法 | 第55-56页 |
| ·案例的学习模型 | 第56页 |
| ·案例维护模型 | 第56-58页 |
| ·推荐引擎的界面生成 | 第58页 |
| ·推荐引擎的部署及服务方式 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第七章 共用网业务系统关键技术实现 | 第60-81页 |
| ·基于Web的开放式业务处理模型的实现 | 第60-64页 |
| ·业务处理对象设计 | 第60-61页 |
| ·开放式业务处理模型的数据存储结构 | 第61页 |
| ·共用网的服务申请与受理 | 第61-63页 |
| ·共用网的服务引导 | 第63页 |
| ·融合异构通讯手段的预约测试服务 | 第63-64页 |
| ·面向Web的通用短信辅助业务平台的实现 | 第64-68页 |
| ·短信平台的存储结构 | 第64-65页 |
| ·短信平台的实现 | 第65-66页 |
| ·短信平台与共用网的集成 | 第66-68页 |
| ·基于案例推理的智能推荐引擎的实现 | 第68-79页 |
| ·智能推荐引擎的存储结构 | 第68-70页 |
| ·智能推荐引擎的实现 | 第70-76页 |
| ·智能推荐引擎与共用网的集成 | 第76-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 第八章 结论与展望 | 第81-83页 |
| ·论文研究成果 | 第81页 |
| ·进一步工作 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 附录A:攻读学位期间发表的论文情况 | 第88-89页 |
| 附录B:攻读学位期间参与完成的科研成果 | 第89页 |
