| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章. 绪论 | 第13-29页 |
| 1.1 研究背景及问题的提出 | 第13-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.1.2 问题的提出 | 第15-16页 |
| 1.2 相关领域国内外研究现状 | 第16-26页 |
| 1.2.1 国内外互联网零件库系统 | 第16-20页 |
| 1.2.2 基于网络的系统自组织 | 第20-21页 |
| 1.2.3 大数据 | 第21-24页 |
| 1.2.4 云服务 | 第24-26页 |
| 1.3 研究内容、意义及论文框架 | 第26-28页 |
| 1.3.1 研究内容及意义 | 第26-27页 |
| 1.3.2 论文框架 | 第27-28页 |
| 1.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第2章. 基于大数据的零件库云服务平台自组织优化 | 第29-37页 |
| 2.1 基于大数据的零件库云服务平台自组织优化总体模型 | 第29-32页 |
| 2.2 零件库自组织建立模型 | 第32-33页 |
| 2.3 零件库自组织有序化模型 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第3章. 零件库的自组织建立方法 | 第37-49页 |
| 3.1 长尾理论 | 第37-39页 |
| 3.2 零件库云服务平台的自组织实现能力分析 | 第39-46页 |
| 3.2.1 零件库云服务平台自组织演化的条件 | 第39-40页 |
| 3.2.2 零件库云服务平台自组织演化的动力 | 第40-45页 |
| 3.2.3 零件库的自组织建立的机制设计 | 第45-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-49页 |
| 第4章. 零件库自组织有序化方法 | 第49-67页 |
| 4.1 本体理论 | 第49-50页 |
| 4.2 零部件信息关联模型有序化方法 | 第50-60页 |
| 4.2.1 基于本体的零部件信息关联模型 | 第50-55页 |
| 4.2.2 零部件价值的评价模型 | 第55-57页 |
| 4.2.3 零部件供应商的信誉评价模型 | 第57-60页 |
| 4.3 零部件基于本体的有序化方法 | 第60-65页 |
| 4.3.1 标签和本体建设与维护自组织技术 | 第60-61页 |
| 4.3.2 基于大数据的智慧零部件检索服务 | 第61-62页 |
| 4.3.3 基于大数据的智慧零部件推荐服务 | 第62-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第5章. 基于大数据的零件库云服务平台的实现 | 第67-83页 |
| 5.1 基于大数据的零件库云服务平台的结构与功能 | 第67-71页 |
| 5.1.1 基于大数据的零件库云服务平台结构框架 | 第67-68页 |
| 5.1.2 平台技术框架 | 第68-69页 |
| 5.1.3 平台功能模块 | 第69-71页 |
| 5.2 大数据分布式技术的实现 | 第71-74页 |
| 5.2.1 分布式技术简介 | 第71-72页 |
| 5.2.2 案例实现 | 第72-74页 |
| 5.3 系统实现应用实例 | 第74-81页 |
| 5.3.1 用户中心模块 | 第74-77页 |
| 5.3.2 本体地图功能模块 | 第77页 |
| 5.3.3 零件库自组织模块 | 第77-80页 |
| 5.3.4 辅助功能模块 | 第80-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 第6章. 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 全文总结与创新点 | 第83-84页 |
| 6.2 研究展望 | 第84-85页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的科研成果 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-89页 |