面向海量数据的开机提醒智能应答系统研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 课题研究的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究状况 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究状况 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容和创新点 | 第14-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 2 关键技术介绍 | 第17-29页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第17-19页 |
| 2.2 多线程并发技术 | 第19-21页 |
| 2.3 负载均衡机制 | 第21-23页 |
| 2.4 Socket 通信技术 | 第23-25页 |
| 2.5 WEB 服务技术 | 第25-29页 |
| 3 基于海量数据挖掘的开机提醒智能应答系统平台 | 第29-47页 |
| 3.1 平台设计目标 | 第29页 |
| 3.2 系统业务流程 | 第29-34页 |
| 3.2.1 业务实现 | 第29-30页 |
| 3.2.2 总体流程 | 第30-34页 |
| 3.3 总体架构 | 第34页 |
| 3.4 三类角色模式 | 第34-35页 |
| 3.5 三层系统架构 | 第35-37页 |
| 3.6 系统业务管理平台 | 第37-47页 |
| 4 开机提醒智能应答系统关键点及相关算法研究 | 第47-59页 |
| 4.1 服务平台缓冲机制 | 第47-49页 |
| 4.1.1 缓冲机制方法描述 | 第47页 |
| 4.1.2 缓冲机制的实现 | 第47-49页 |
| 4.2 服务器平台过滤算法 | 第49-53页 |
| 4.2.1 算法的问题原型 | 第49-50页 |
| 4.2.2 基于 Hash 的细粒度定长过滤算法 | 第50-53页 |
| 4.3 服务平台检索机制 | 第53-55页 |
| 4.3.1 检索机制方法描述 | 第53-54页 |
| 4.3.2 检索机制的实现 | 第54-55页 |
| 4.4 服务平台的挖掘组件 | 第55-56页 |
| 4.5 用户隐私保护策略链 | 第56-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 软件测试 | 第59-65页 |
| 5.1 测试目的 | 第59页 |
| 5.2 测试环境和工具 | 第59-60页 |
| 5.3 测试流程 | 第60-63页 |
| 5.4 结果分析 | 第63-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历 | 第70页 |
| 发表的学术论文 | 第70-71页 |
