| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 问题描述 | 第10-11页 |
| 1.2.1 目前存在的问题 | 第10-11页 |
| 1.2.2 本文的解决思路 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.3.1 通过Web App开发框架改进Web App性能的研究 | 第11-13页 |
| 1.3.2 通过Web App传输协议改进Web App性能的研究 | 第13-14页 |
| 1.3.3 Web App缓存模型研究 | 第14-15页 |
| 1.3.4 Web App浏览器内核研究 | 第15-16页 |
| 1.3.5 Web App基于实际应用的研究 | 第16页 |
| 1.3.6 面向移动端的网络服务研究 | 第16-17页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第18页 |
| 1.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第19-28页 |
| 2.1 HTML5 | 第19-20页 |
| 2.2 响应式Web设计 | 第20-21页 |
| 2.3 Laravel框架 | 第21-23页 |
| 2.4 移动Web App开发 | 第23-25页 |
| 2.5 Web App性能评价 | 第25-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 一种基于用户行为的Web App预存取机制 | 第28-41页 |
| 3.1 基于用户行为的Web App预存取框架 | 第28页 |
| 3.2 日志处理模块 | 第28-34页 |
| 3.2.1 Web日志可视化 | 第29-31页 |
| 3.2.2 分析用户使用模式 | 第31-32页 |
| 3.2.3 建立行为模式模型 | 第32-34页 |
| 3.3 用户行为预测 | 第34-35页 |
| 3.3.1 建立全局预测模型 | 第34-35页 |
| 3.3.2 建立局部预测模型 | 第35页 |
| 3.4 个性化缓存 | 第35-40页 |
| 3.4.1 缓存模型 | 第36页 |
| 3.4.2 手机客户端预存取模块 | 第36-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 Web App应用实例设计 | 第41-50页 |
| 4.1 Web App应用实例需求概述 | 第41-42页 |
| 4.1.1 功能需求分析 | 第41-42页 |
| 4.1.2 用例模型 | 第42页 |
| 4.2 功能设计 | 第42-47页 |
| 4.2.1 用户注册 | 第44页 |
| 4.2.2 身份认证 | 第44-45页 |
| 4.2.3 用户信息管理 | 第45页 |
| 4.2.4 商品信息管理 | 第45-46页 |
| 4.2.5 订单信息管理 | 第46-47页 |
| 4.3 数据设计 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 性能测试实验 | 第50-59页 |
| 5.1 Web App实现 | 第50-52页 |
| 5.1.1 Laravel开发环境搭建 | 第50页 |
| 5.1.2 功能模块实现 | 第50-52页 |
| 5.1.3 Web App界面展示 | 第52页 |
| 5.2 预存取机制实现细节 | 第52-53页 |
| 5.3 性能评价方法 | 第53-54页 |
| 5.4 测试实验 | 第54-58页 |
| 5.4.1 实验环境搭建 | 第55-57页 |
| 5.4.2对比实验 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 主要工作 | 第59页 |
| 主要贡献点 | 第59页 |
| 存在的问题及未来的方向 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
