首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机软件论文--程序设计、软件工程论文--程序设计论文

基于改进Apriori算法的智能连锁便利店系统的研究与实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第13-20页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 连锁便利店信息管理系统的研究现状第14-17页
    1.3 本文研究内容第17-18页
    1.4 本章组织结构第18-20页
第2章 相关技术和概述综述第20-27页
    2.1 云平台概述第20-23页
        2.1.1 云平台的相关理论第20-21页
        2.1.2 云平台的优势第21页
        2.1.3 阿里云数据库RDS概述第21-23页
    2.2 关联规则挖掘技术概述第23-26页
        2.2.1 关联规则挖掘技术的相关理论第23-24页
        2.2.2 Apriori算法介绍第24-26页
    2.3 本章小结第26-27页
第3章 连锁超市的需求分析与前端系统设计第27-34页
    3.1 需求分析第27-29页
    3.2 主要模块分析与设计第29-33页
        3.2.1 主要流程分析与设计第29-30页
        3.2.2 其他功能分析与设计第30-33页
    3.3 本章小结第33-34页
第4章 基于阿里云数据库RDS的模块设计第34-46页
    4.1 系统体系结构设计第34-35页
    4.2 基于阿里云RDS模块架构设计第35-39页
        4.2.1 RDS系统架构第35-36页
        4.2.2 门店-总部系统数据传输模式第36-37页
        4.2.3 总部云数据库的部署与配置第37-39页
    4.3 基于阿里云数据库RDS设计第39-45页
        4.3.1 数据库设计第39-43页
        4.3.2 门店-总部数据传输设计第43-45页
    4.4 本章小结第45-46页
第5章 Apriori改进算法及在连锁便利店系统的应用第46-67页
    5.1 Apriori算法改进第46-55页
    5.2 数据准备及数据预处理第55-57页
        5.2.1 数据准备第55-56页
        5.2.2 数据预处理过程第56-57页
    5.3 Apriori改进算法挖掘过程及结果分析第57-62页
        5.3.1 Apriori改进算法挖掘结果第57-59页
        5.3.2 挖掘结果分析第59页
        5.3.3 关联规则与商品盈利分析第59-62页
    5.4 挖掘结果在连锁便利店系统中的应用第62-66页
    5.5 本章小结第66-67页
第6章 系统实现与测试第67-78页
    6.1 系统实现与部署第67-73页
        6.1.1 系统部署环境第67页
        6.1.2 系统实现第67-73页
    6.2 系统测试第73-77页
        6.2.1 功能测试第73-75页
        6.2.2 非功能测试第75-77页
    6.3 本章小结第77-78页
结论第78-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-85页
附录A 攻读硕士学位期间发表论文目录第85-86页
附录B 攻读学位期间参与的研究项目第86页

论文共86页,点击 下载论文
上一篇:一种基于用户信任度的改进协同过滤算法研究与实现
下一篇:基于项目的协同过滤推荐算法改进及在Spark上并行化实现