| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 校园信息服务研究现状 | 第12页 |
| 1.3 相关技术国内外发展概况 | 第12-17页 |
| 1.3.1 LBS发展概况 | 第12-14页 |
| 1.3.2 个性化推荐算法发展概况 | 第14-15页 |
| 1.3.3 NFC近场通信技术概况 | 第15-16页 |
| 1.3.4 云服务平台发展概况 | 第16-17页 |
| 1.4 论文内容与章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 软件系统总体设计 | 第18-29页 |
| 2.1 系统架构设计 | 第18-20页 |
| 2.1.1 系统网络架构 | 第18页 |
| 2.1.2 C/S架构模式 | 第18-19页 |
| 2.1.3 MVC设计模式 | 第19-20页 |
| 2.2 系统设计总体框架 | 第20-22页 |
| 2.3 软件流程设计 | 第22-23页 |
| 2.4 数据库设计 | 第23-29页 |
| 第三章 云平台搭建 | 第29-40页 |
| 3.1 Bmob云服务平台搭建 | 第29-32页 |
| 3.1.1 Bmob云服务器申请 | 第29页 |
| 3.1.2 Bmob云常用服务 | 第29-30页 |
| 3.1.3 Bmob云服务器新应用创建与SDK安装 | 第30-32页 |
| 3.2 百度LBS开发平台搭建 | 第32-33页 |
| 3.2.1 百度LBS申请 | 第32页 |
| 3.2.2 百度LBS常用服务 | 第32-33页 |
| 3.2.3 百度LBS新应用创建 | 第33页 |
| 3.3 科大讯飞MSC语音云平台搭建 | 第33-36页 |
| 3.3.1 MSC语音云平台申请 | 第33-34页 |
| 3.3.2 MSC语音云接口 | 第34-35页 |
| 3.3.3 MSC语音云新应用创建与SDK安装 | 第35-36页 |
| 3.4 其他平台搭建 | 第36-40页 |
| 3.4.1 ToetoiseSVN代码仓库 | 第36-37页 |
| 3.4.2 Share SDK社会化分享 | 第37-38页 |
| 3.4.3 Jpush极光推送 | 第38-39页 |
| 3.4.4 支付宝第三方支付平台 | 第39-40页 |
| 第四章 校园服务系统功能模块的实现 | 第40-75页 |
| 4.1 系统功能框架 | 第40-41页 |
| 4.2 核心功能实现 | 第41-73页 |
| 4.2.1 功能一：人脸识别注册和登录 | 第41-43页 |
| 4.2.2 功能二：声纹识别注册和登录 | 第43-45页 |
| 4.2.3 功能三：网络状态监测 | 第45页 |
| 4.2.4 功能四：LBS位置信息采集与传输 | 第45-47页 |
| 4.2.5 功能五：华师数字图书馆 | 第47-49页 |
| 4.2.6 功能六：教务系统模块 | 第49-50页 |
| 4.2.7 功能七：校园兼职中心 | 第50-53页 |
| 4.2.8 功能八：语音交互搜索 | 第53-55页 |
| 4.2.9 功能九：校园资讯与讯息分享 | 第55-58页 |
| 4.2.10 功能十：失物招领 | 第58-59页 |
| 4.2.11 功能十一：华师地图定位导航与3D街景 | 第59-61页 |
| 4.2.12 功能十二：华大影讯和在线购票 | 第61-64页 |
| 4.2.13 功能十三：NFC近场通讯签到 | 第64-66页 |
| 4.2.14 功能十四：校园互助平台 | 第66-67页 |
| 4.2.15 功能十五：IM即时信息交流 | 第67-69页 |
| 4.2.16 功能十六：一卡通、外卖订餐、快递查询 | 第69-71页 |
| 4.2.17 功能十七：消息推送 | 第71-73页 |
| 4.3 Bmob云平台功能 | 第73-75页 |
| 4.3.1 Bmob缓存使用 | 第73页 |
| 4.3.2 Bmob原子计数器使用 | 第73页 |
| 4.3.3 Bmob云Mail验证使用 | 第73-74页 |
| 4.3.4 Bmob数据实时同步使用 | 第74-75页 |
| 第五章 个性化推荐引擎的研究与应用 | 第75-90页 |
| 5.1 个性化推荐系统概述 | 第75页 |
| 5.2 个性化推荐算法分析 | 第75-80页 |
| 5.3 对协同过滤算法的改进与实现 | 第80-84页 |
| 5.3.1 问题分析 | 第80-81页 |
| 5.3.2 改进依据和改进方法 | 第81-82页 |
| 5.3.3 改进后的算法设计 | 第82-84页 |
| 5.4 个性化推荐引擎的设计和实现 | 第84-87页 |
| 5.4.1 推荐引擎架构 | 第84-85页 |
| 5.4.2 分析功能模块实现 | 第85页 |
| 5.4.3 网络交互模块实现 | 第85-86页 |
| 5.4.4 观察者模式实现推送模块 | 第86-87页 |
| 5.5 个性化推荐引擎在本系统的应用 | 第87-90页 |
| 5.5.1 推荐引擎与本系统软件通信的实现 | 第87-88页 |
| 5.5.2 推荐引擎在本系统软件的应用 | 第88-90页 |
| 第六章 系统测试 | 第90-95页 |
| 6.1 测试环境 | 第90页 |
| 6.2 功能测试 | 第90-92页 |
| 6.3 兼容性和性能测试 | 第92-93页 |
| 6.4 应用的签名与发布 | 第93-94页 |
| 6.5 本章小结 | 第94-95页 |
| 第七章 总结与展望 | 第95-97页 |
| 7.1 工作总结 | 第95-96页 |
| 7.2 研究展望 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-100页 |
