| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究主要内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 退款系统及退款预测模型构建的需求分析 | 第14-22页 |
| 2.1 系统业务需求 | 第14-16页 |
| 2.2 系统功能需求 | 第16-21页 |
| 2.2.1 基于电商平台的退款系统的功能需求 | 第16-20页 |
| 2.2.2 退款预测模型构建的功能需求 | 第20-21页 |
| 2.3 系统性能需求 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 退款系统及退款预测模型构建的概要设计 | 第22-35页 |
| 3.1 退款系统及退款预测模型构建的总体架构设计 | 第22-29页 |
| 3.1.1 系统总体架构 | 第22-25页 |
| 3.1.2 涉及的技术介绍 | 第25-29页 |
| 3.2 系统功能模块设计 | 第29-31页 |
| 3.3 系统数据库设计 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 退款系统及退款预测模型的详细设计与实现 | 第35-64页 |
| 4.1 基于电商平台的退款系统的详细设计与实现 | 第35-53页 |
| 4.1.1 配置管理模块的设计与实现 | 第35-39页 |
| 4.1.2 退款受理模块的设计与实现 | 第39-42页 |
| 4.1.3 任务管理模块的设计与实现 | 第42-49页 |
| 4.1.4 退款消息模块的设计与实现 | 第49-50页 |
| 4.1.5 监控统计模块的设计与实现 | 第50-53页 |
| 4.2 退款预测模型的设计与实现 | 第53-63页 |
| 4.2.1 随机森林算法的一般流程 | 第53-55页 |
| 4.2.2 随机森林算法形式化描述及涉及的概念 | 第55-56页 |
| 4.2.3 使用随机森林算法构建退款预测模型存在的问题及解决办法 | 第56-60页 |
| 4.2.4 退款预测模型的构建过程 | 第60-63页 |
| 4.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 退款系统及退款预测模型的测试 | 第64-74页 |
| 5.1 测试方案 | 第64-65页 |
| 5.1.1 测试目标及范围 | 第64页 |
| 5.1.2 测试环境 | 第64-65页 |
| 5.1.3 测试工具 | 第65页 |
| 5.2 系统功能测试 | 第65-70页 |
| 5.3 系统性能测试 | 第70-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 个人简历 | 第80页 |