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蓝海讯通SaaS运营系统的设计与实现

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
1 引言第11-17页
    1.1 项目背景及意义第11-12页
    1.2 国内外SaaS模式现状第12-14页
        1.2.1 SaaS的关键特性第12页
        1.2.2 SaaS的类别第12-13页
        1.2.3 国内外发展现状第13-14页
    1.3 论文主要工作第14页
    1.4 论文篇章结构第14-15页
    1.5 本章小结第15-17页
2 项目关键技术第17-25页
    2.1 Kafka系统第17-18页
    2.2 MongoDB数据库第18-20页
    2.3 Nginx及负载均衡介绍第20页
    2.4 读写分离第20-21页
    2.5 Web Service第21页
    2.6 协同过滤推荐算法第21-23页
    2.7 本章小结第23-25页
3 系统需求分析第25-35页
    3.1 系统建设总体目标第25-26页
    3.2 系统功能需求第26-34页
        3.2.1 系统管理功能第26页
        3.2.2 用户信息编辑第26页
        3.2.3 消息提醒第26-27页
        3.2.4 用户搜索第27-28页
        3.2.5 协同过滤推荐功能第28-30页
        3.2.6 组合分析第30-31页
        3.2.7 用户来源分析第31页
        3.2.8 数据上传量分析第31-32页
        3.2.9 用户线索培养第32-34页
    3.3 系统非功能需求第34页
    3.4 本章小结第34-35页
4 平台概要设计第35-49页
    4.1 平台开发的原则和方法第35页
    4.2 平台架构设计第35-37页
    4.3 平台功能模块设计第37-38页
    4.4 平台数据库设计第38-47页
        4.4.1 数据库概念结构设计第38-40页
        4.4.2 数据库逻辑结构设计第40-47页
    4.5 本章小结第47-49页
5 平台的详细设计与实现第49-69页
    5.1 组合分析模块详细设计与实现第49-53页
        5.1.1 组合分析模块详细设计第49-51页
        5.1.2 组合分析模块的实现第51-53页
    5.2 用户线索培养模块第53-60页
        5.2.1 任务管理业务子模块第54-56页
        5.2.2 运营动作子模块的设计第56-58页
        5.2.3 用户评分模块设计与实现第58-59页
        5.2.4 用户跟踪模块第59-60页
    5.3 协同过滤推荐模块第60-68页
        5.3.1 协同过滤推荐计算模块设计与实现第61-65页
        5.3.2 协同过滤推荐功能模块设计与实现第65-68页
    5.4 本章小结第68-69页
6 SaaS运营系统测试与运行效果第69-75页
    6.1 系统测试环境及内容第69-72页
        6.1.1 测试环境第69-70页
        6.1.2 用户线索培养测试及运行效果第70-71页
        6.1.3 组合分析测试及运行效果第71-72页
    6.2 系统性能测试第72-73页
    6.3 本章小结第73-75页
7 总结与展望第75-77页
    7.1 总结第75页
    7.2 展望第75-77页
参考文献第77-79页
作者简历第79-83页
学位论文数据集第83页

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