一、Cookie的收藏与管理（论文文献综述）
周倩影[1]（2021）在《基于改进布林指标的股票分析系统设计与实现》文中研究说明随着股市的发展,股票市场成为我国经济的重要组成部分,对我国经济的发展起到了很重要的作用,越来越多的人将炒股作为理财的一种方式。随着计算机技术的发展,利用计算机技术对股票信息进行分析更加方便和可靠,因此市面上的股票分析系统越来越多,但是这些系统过于复杂和专业化,可操作性较差,导致许多投资者无法及时获取影响股票波动的全部有效信息,而且部分系统缺少智能分析功能,不能帮助投资者做出有效的投资决策,因此开发一个简洁实用、功能完善的股票分析系统十分重要。本文针对上述问题,设计实现了基于布林指标的股票分析系统。本系统基于B/S结构设计与实现,使用Python和Flask进行后台服务器的搭建,前端Web页面使用Html进行开发。本文主要实现了股票行情数据的浏览、评论管理、自选股管理等基础功能,并重点对相似K线、改进布林指标和股价预测三个功能进行了设计与实现。首先,为了实现了相似K线功能,将沪深所有股票的历史K线数据划分成子序列,然后采用皮尔逊相关系数计算每只股票近期的K线数据与这些子序列的相似性,并对计算结果进行排序和选择;其次,基于历史数据中标注的最优买卖点,采用多元线性回归的方法分别对布林线的上轨线和下轨线进行拟合,以实现改进布林指标功能;最后,基于改进布林指标的上轨线和下轨线、股票的收盘价和成交量等数据,使用长短期记忆循环神经网络进行股价的预测。此外,根据数据的不同特性,本文采用了不同数据库进行数据的存储。具体而言,使用MongoDB数据库存储股票行情、新闻信息等查询频繁的数据;而对于用户信息、评论信息等关系性比较强的数据则存放在MySQL数据库中;同时,为了提高系统的运行速度,本文在系统的设计和实现过程中使用了 Redis中间件。与采用传统布林指标进行交易相比,本文设计实现的改进布林指标,能取得更高的收益率。此外,相比于仅采用收盘价预测股价,本系统实现的多维数据股价预测能够获得更高的准确率。并且经过测试,本系统的功能逻辑正确,在接口的响应速度、吞吐量等性能方面都具有良好的表现。
张玉文[2]（2021）在《面向生产管理系统的知识共享平台的设计与实现》文中研究指明知识共享系统平台是根据企业生产管理系统运作过程中的实际需求开发的一个知识管理方面的知识资料运用共享平台,对于企业生产管理过程中产生的问题协调处理流程记录、问题解决方案等文档资料进行系统化的管理。系统在将这些管理的方法和经验转化为可共享和感知的知识的同时,还配备了全方位的查询功能,可以提高企业用户对同类知识的利用程度,可以减少对知识寻找的时间成本消耗。系统对于审核后的知识文档资料进行知识分类、集中管理,在确保企业现有知识不会轻易流失的情况下,提高了员工的管理水平,加快了企业管理专家的培养进程。本文设计的知识共享系统平台具有以下功能:（1）能够对录入系统中的所有知识文档资料进行科学的知识管理,可以进行指定范围的推送,设置查看权限,对文档资料进行增添、删除、升版等操作。同时可以随时掌握系统内各分类知识的利用情况,盘点企业拥有的知识资产,可以有针对性的提高部分知识的利用率和更新频率。（2）能够对登陆系统的用户进行相关授权,如将经验丰富的专家列入专家库中,用户可以通过系统与专家互动,从而促进知识的共享和交流。也可以通过系统进行知识录入,邀请专家进行审核,通过专家认证的知识将会对作者给与积分奖励,从而促使企业用户自主的提高系统内存储的知识水平。（3）本系统可以为企业内生产管理中高层级（厂部长级）和基层管理者（业务员、工段长级）提供自身管理知识的转化手段和工具,能帮助各个层级的管理者实现管理经验的文档化、标准化、可视化。公司决策层可以通过分析某一领域知识经验发布数量排行榜,来发现值得培养的优秀员工,可以在一定程度上解决人岗匹配困难的问题。
陆佳怡[3]（2021）在《电子商务领域消费者个人信息权保护的法律问题研究》文中进行了进一步梳理目前,我国电子商务的发展已全面进入3.0时代,云计算、算法、大数据技术的成熟应用给电子商务带来了颠覆性变革,使其成为数据驱动型产业。在电商产业数字化发展的进程中,消费者个人信息俨然已是电商交易达成所需的基础资源和电商经营者作出商情决策的重要依据。但电子商务市场在依靠信息资源提高经济效益的同时,由于缺乏有效的法律规制致使消费者个人信息权被损害的乱象屡屡发生,包括“消费者个人信息被不当收集,危及消费者信息选择权与知情权”、“消费者个人信息被不当使用,损害消费者信息限制使用权”和“消费者个人信息被不当存管,侵犯消费者信息保密权”。电子商务领域的消费者个人信息权具有权利主体更为弱势、权利客体更为广泛、侵权主体更为多元、双重属性更为显着、侵权方式更为隐蔽的新特征,使得传统的个人信息权保护规则无力应对电商3.0时代发生的消费者个人信息权受损乱象。鉴于此,我国电子商务领域消费者个人信息权保护的法律问题研究极具实践意义。本文系统梳理了我国电子商务领域消费者个人信息权的法律保护现状,包括立法现状、执法现状、司法现状以及电商行业实践现状。通过现状考察,发现既有的保护规则有以下六点不足:第一,电子商务领域消费者个人信息权的权利属性和权利客体不清,致使相应的保护模式和保护范围混乱;第二,现行执法监管机制运行混乱,且监管主体结构设置失衡,无法实现常态化有效监管目标;第三,适用于消费者个人信息收集阶段的告知同意规则泛化,无法维护消费者信息知情权与选择权;第四,适用于消费者个人信息使用阶段的合理使用边界模糊,无法维护消费者信息限制使用权;第五,适用于消费者个人信息存管阶段的泄露防范要求不足,无法维护消费者信息保密权;第六,传统的司法救济机制致使相关侵权的法律责任归责困难、赔偿难以实现。随后,本文分析了欧盟和美国对电子商务领域消费者个人信息权的法律保护制度,并得出如下启示:相应保护模式需立足于国家现实状况;宜采取多元监管主体机制提高法律保护的实效;需结合电子商务情境中的信息应用特征改良传统的个人信息权保护规则;从电商经营者和消费者的市场地位差异性出发设置司法救济机制。最后,本文以利益衡量原则和公平正义原则为理论指导,针对现有制度的不足提出了若干完善对策:第一,明确电子商务领域消费者个人信息权的权利属性和权利保护客体,包括:确定权利属性以厘清权利保护模式、拓宽权利客体范围以适应电子商务中的信息应用情境。第二,建立适应常态化有效管制需求的监管机制,包括:确立国家担保责任理念作为监管逻辑、明晰多元化监管主体的权责。第三,优化消费者个人信息收集阶段的告知同意规则,包括:增设“充分性”告知标准、完善同意的生效要件。第四,实现消费者个人信息使用阶段的使用边界明确化,包括:严格限制目的外使用许可情形、明晰信息使用必要性标准的判断依据。第五,健全消费者个人信息存管阶段的泄露防范标准,包括:提高技术防范措施要求、细化组织管理要求、完善信息泄露补救要求。第六,推动司法救济机制设置的合理化,包括:重构法律责任归责方式、改革损害赔偿制度。
师振兴[4]（2020）在《个性化体育运动推荐系统的设计与实现》文中认为随着社会的进步,人们越来越注重自身的身体健康状况,在众多的体育运动信息中,运动者如何选择适合自己的体育运动项目是重中之重。基于此认识,本文首先通过调研总结出系统需求以及对各功能模块运作流程的分析,在此基础上设计并实现出一个面向个性化应用特征的体育运动推荐系统,以便于使用运动数据和用户与系统的交互数据,为运动者推荐个性化体育运动。本文主要研究内容如下:第一,本文把用户群体划分为健康群体和患病群体,将基于用户的协同过滤算法和基于内容的推荐算法进行加权融合,使用用户对体育运动的评分数据,为两种群体推荐个性化体育运动。为了确保健康群体和患病群体的健康性,采用Karvonen公式计算出最大、最佳和最低运动强度,以及采用统计学方法为全方位身体锻炼提供科学的参考依据。第二,根据用户生理特征数据的余弦相似度,在推荐结果中给适合运动者的运动项目贴上“荐”标签。针对患病群体,首先构建疾病领域本体,再通过Wu-Palmer算法和基于语义距离概念相似度算法的加权融合,形成基于疾病领域本体的概念相似度算法,最终计算出与运动者疾病相似度高的其他用户群体。第三,在系统实现方面。系统前端采用HTML5技术、CSS样式表、以及Bootstrap框架,以达到良好的用户体验感;服务器端使用了适合于Web开发的Java语言和智能算法计算的Python语言,以及用来处理简单数据源的SSM框架,该框架利于业务的扩展与项目的维护,极大地方便了系统的研发。综合以上理论与技术分析,对个性化体育运动推荐系统进行需求分析、推荐框架设计、功能模块设计、数据库设计、编码实现并运用软件工程中的测试方法对该系统测试,包括功能测试和兼容性测试等。对该系统进行模拟数据实验,结果表明该系统能够达到个性化推荐的良好效果。
杨元勇[5]（2020）在《初中历史网络学习平台建设与应用研究》文中提出随着互联网和信息技术的发展,教育信息化、现代化成为社会发展的必然趋势。在此情况下,各类网络学习平台应运而生。初中历史网络学习平台在整合历史学习资源、有效延伸历史学习的空间、培养学生的自主探究能力以及加强师生之间的交流与沟通方面具有独特的优势,因此,“初中历史网络学习平台建设与应用研究”具有重要的现实意义。本研究主要分为以下四部分。在绪论部分,介绍了本研究的选题背景,梳理了学术研究现状和研究意义,介绍了主要研究方法、创新与不足之处,并对研究中涉及到的概念进行了解析;第一部分首先论述了研究的理论依据,在此基础上,分析了初中历史网络学习平台建设的必要性与可行性;第二部分“初中历史网络学习平台建设”是本研究的重点之一,首先,说明了初中历史网络学习平台建设的原则,此后,介绍了系统部署概况,重点论述了系统开发的步骤。为了便于历史教师借鉴,通过对用户注册、用户登录、账号管理、学习课程、课程收藏五大模块的详细介绍说明了平台建设的具体步骤。第三部分“初中历史网络学习平台的实践应用”是体现本研究实用价值的部分,本部分以部编版八年级上册《太平天国运动》为例,首先以课堂实录的方式展示学习内容,其次,说明学生利用学习平台对本节课内容进行课下延伸学习的步骤。第四部分“初中历史网络学习平台应用效果分析”是检验本研究成效的部分,为了准确了解平台应用的效果,对使用平台的学生进行了问卷调查,在此基础上分析了初中历史网络学习平台应用的积极效果与存在的问题。研究结果显示,初中历史网络学习平台的建设与应用,有效解决了学生课下延伸学习与师生交流的问题,有助于调动学生历史学习的兴趣,提高学习效率。同时,也对其它学科学习平台的建设具有一定的借鉴意义。
王青青[6]（2020）在《基于电商平台的农产品大数据关键信息挖掘研究》文中研究表明随着科学技术的发展,电子商务作为以数字化为主的平台发展尤为迅速,其伴随着消费者和企业的行为,实时产生大量的类型复杂的数据,而这些数据往往蕴含着巨大的商业价值。农产品作为基本生活需要的物质资料,在巨大的需求市场下,电子商务将时间和空间进行有效统一,使得我国农产品经济重现了活力。本文对电商平台农产品大数据潜在有价值信息进行挖掘,并将挖掘分析结果应用到现实生活中,力图为电商企业实现有效管理和精准营销提供服务支持。本文将苹果选作农产品研究对象,在对其相关数据进行探索性分析和预处理的基础上,采用得到的高质量目标数据集实现聚类分析和离群点检测挖掘任务的研究。其中,采用K-Means聚类算法,对苹果大数据进行二维和多维聚类,从不同角度实现苹果销售店铺的分群聚类,找出具有相似特征的销售店铺,并对其特征详细描述和总结,聚类结果表明,二维聚类效果要优于多维聚类结果。离群点检测主要是采用基于统计学和聚类的方法实现刷销量、购买粉丝和刻意提高店铺评分的异常苹果销售店铺的挖掘,并将检测的异常苹果销售店铺信息予以展示。基于电商平台对农产品大数据挖掘研究,从不同维度和角度对农产品销售店铺分群,并对存在异常行为的农产品销售店铺进行检测。从理论上讲,该研究为电商农产品大数据的挖掘建立了更为精确有效的研究方法,具有一定的借鉴意义;从实践应用角度,该研究得到的相关结果,可供电商企业对入驻的农产品销售店铺进行有效筛选和管理、保障电商平台消费者享有公平透明的消费环境、实现农民的精准种植和对推进农村电商精准扶贫的步伐具有重要的现实意义。
施林[7]（2019）在《基于Struts框架具有自动推荐功能的网上购书系统》文中提出随着电子商务的普及和流行,网络购物成为生活中不可或缺的一部分。课题设计并开发适合当前环境下的一套具有自动推荐功能的网上图书订购系统,以满足用户对于网上图书查询、订购、浏览等多个需求,为用户提供准确、及时的图书信息与方便、快捷的购买渠道。对新用户和老用户自动推荐问题采取了基于群体性行为和基于用户记录相结合的推荐方式,用户通过网站可以了解热销图书和优惠图书,同时了解作者、价格、出版社等图书信息,从而在最短的时间内找到自己喜欢并且适合自己的图书。对经典自动推荐算法进行了调查、比较和分析,并进行了算法设计。对所用的推荐算法进行了说明、解释和举例,并且分析了用户需求和网上图书订购系统的功能E-R图,通过具体的表设计对系统数据库进行设计和解释,而且通过各模块的模块图、流程图、方法调用流程图以及各个功能的演示展示了系统各模块功能的实现。本系统是在Java EE环境下使用Java语言开发的,基本实现了用户注册、登录,浏览、搜索功能,图书的自动推荐、购买功能,管理员对用户、图书、订单、权限的管理功能。系统以Struts框架结合Spring框架为基础进行开发,具有一定的实用价值。Struts框架和Spring框架为本网上图书订购系统提供了现成的框架,而且Struts框架提供了全套的MVC模式的代码,使系统具有更高的开发效率。
王姗姗[8]（2019）在《基于影响最大化的图书营销系统的设计与实现》文中研究指明随着当当网、淘宝网、京东网、网易考拉,亚马逊等网站相继出现,在线图书营销系统在国内的发展已经有10余年,在线图书营销系统逐渐成为现代人们购买图书的热门方式。相比于线下购买,在线图书营销系统的优势体在更加方便,更加快捷等优点。结合市场的实际情况,当前市面上常见的在线图书销售系统缺乏对社交和营销的深度结合,导致图书营销效果不佳。基于影响最大化的图书营销系统通过结合一种比较新颖的影响最大化算法,设计实现了在线社交图书营销系统。图书营销系统包括用户功能模块和管理员功能模块两部分。用户功能模块面向于消费者,主要功能包含书籍的浏览,购买,收藏和推荐等操作之外还有社群功能,比如用户添加书友,其中推荐功能就是通过协同过滤算法来实现的,其原理就是通过不同的用户的浏览记录、收藏历史和购买记录信息计算出该用户可能偏爱的书籍,然后进行相关推荐。图书的营销功能是基于影响最大化算法实现的,在本文中提出了新的超级用户选择策略,管理员发布营销书籍,给出超级用户的数量,系统选取给定数量的超级用户,并采取激励奖励,使得超级用户积极参与营销之中。相比于系统的营销,用户更加信任来自书友的营销。系统的管理员在后台系统中对系统用户的数据进行管理分析,包括营销管理,订单管理,用户管理,评论管理等。该系统实现了书友之间的主动营销和个性化推荐功能。系统的各个功能模块均通过了功能测试和性能测试,该系统达到了预期的开发标准。
黄中毓[9]（2019）在《招聘系统的设计与实现》文中研究说明随着互联网时代的不断发展,网上招聘已是求职者的主要求职途径。招聘网站的出现大大降低了人才与企业之间匹配的成本。本文设计的招聘系统,分为面向求职者的求职网站、面向HR的企业招聘系统以及面向管理员的后台管理系统。本文从四个方面,重点对求职网站和企业招聘系统进行介绍:（1）分析了招聘系统的需求,包括招聘系统的功能性需求和非功能性需求。在功能性需求中,为了防止求职者信息泄露,本文创新性的设计人才挖掘功能,该功能将简历信息价值化,并要求企业查看求职者的简历时支付一定的费用给求职者,从而引起人们对信息的保护和重视。（2）结合当今大数据、高并发的互联网环境,对招聘系统的架构、功能模块和数据存储进行设计。软件架构模式以三层架构和B/S架构为主。硬件架构则以分布式集群的思想进行设计,以Nginx为集群调度服务器,Redis实现哈希一致性分布式缓存服务,Sql Server作为关系型数据库,MongoDB作为日志存储的数据库。（3）针对招聘数据设计合理的推荐方案。构造适合招聘数据的匹配度计算模型。结合基于内容的推荐、结合用户行为和时间因子,对招聘数据进行推荐,并通过实验验证该方案的推荐效果;（4）对招聘系统的功能进行实现。根据需求分析,对求职者信息管理模块、职位相关功能模块、公司人才挖掘功能、公司充值功能、求职者提现功能等关键功能进行实现,并对其中涉及的分表调度问题、高并发下的事务同步与数据一致性问题以及安全问题进行详细的分析与解决方案的实现。通过测试,该系统的功能和性能可以达到招聘系统的需求分析和设计的预期要求。系统的负载能力也具有一定的伸缩性,可通过增加服务器主机数量,实现对并发访问负载能力的拓展。
李田甜[10]（2019）在《基于个性化标签协同过滤算法的图书推荐系统研究与实现》文中研究表明近年来,信息技术的快速发展逐渐取代了传统的管理模式,各行各业信息化管理正在进行着前所未有的转型升级。在此背景下,图书馆管理信息化的进程也在逐步完善,数字化图书馆以其方便快捷的文献检索方式、个性化推荐等特色服务深受广大读者的厚爱。随着图书馆藏书数目及电子书目的日益增多,传统的图书馆管理模式普遍存在图书信息推荐体验感差的问题,读者面对各式各样的书目短时间内很难找到感兴趣的图书。如何运用信息化的技术和方法,构建合理有效的图书馆个性化推荐服务,为读者提供方便快捷的阅读体验感,现已成为目前数字化图书馆管理建设的热点研究。本文以标签这个元素为基础提出了一种个性化标签协同过滤算法,目的是为用户提供方便快捷的图书推荐服务,首先,个性化标签协同过滤算法根据用户给书籍打标签的行为建立用户-标签-书籍三维关系。使用TF-IDF加权技术分别计算用户-标签和标签-书籍的二维关系关联度,结合两个关联度构建用户兴趣模型。然后,依据两个书籍被用户标记同一标签的次数越多两本书就越相似的原则,运用Tanimoto系数计算书籍的相似度,系数值越大,证明两本书之间越相似。最后,运用预测公式得出用户对书籍的兴趣度,并根据兴趣度排名为用户推荐书籍,提高读者的阅读效率。在上述个性化标签协同过滤算法的基础上,根据前期的需求分析和系统设计,采用Eclipse、SQL Server、SSH等技术,开发了一套图书推荐系统。该系统共分为九大功能模块,包括用户注册功能、用户登录功能、图书推荐功能、书籍详情模块、热门榜单模块、数字资源模块、书籍搜索功能、我的图书馆模块和管理员模块。本文旨在为图书的个性化推荐过程提供更加智能的分析,对提高读者个性化图书推荐的体验感、快速获取感兴趣图书信息的过程具有重要的研究意义,进而促使数字化图书馆建设朝更加智能化的方向发展。
二、Cookie的收藏与管理（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Cookie的收藏与管理（论文提纲范文）
（1）基于改进布林指标的股票分析系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 项目研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 股票分析系统研究现状 |
| 1.2.2 布林指标研究现状 |
| 1.2.3 股价预侧研究现状 |
| 1.3 本文解决的主要问题 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第2章 系统需求分析 |
| 2.1 可行性分析 |
| 2.2 功能需求分析 |
| 2.2.1 账户管理 |
| 2.2.2 股票管理 |
| 2.2.3 新闻管理 |
| 2.2.4 自选股管理 |
| 2.2.5 评论管理 |
| 2.3 非功能需求分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统概要设计 |
| 3.1 系统架构设计 |
| 3.2 系统功能设计 |
| 3.3 系统数据库设计 |
| 3.3.1 数据库介绍 |
| 3.3.2 系统E-R图 |
| 3.3.3 数据表设计 |
| 3.4 安全性设计 |
| 3.4.1 程序设计安全性 |
| 3.4.2 网络安全性 |
| 3.5 并发性设计 |
| 3.5.1 服务端并发性设计 |
| 3.5.2 数据库并发性设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 系统详细设计 |
| 4.1 账户管理详细设计 |
| 4.1.1 登录注册详细设计 |
| 4.1.2 用户修改信息详细设计 |
| 4.2 股票行情浏览详细设计 |
| 4.3 新闻管理详细设计 |
| 4.4 用户自选股管理详细设计 |
| 4.5 用户评论管理详细设计 |
| 4.6 相似K线详细设计 |
| 4.7 改进布林指标详细设计 |
| 4.8 股价预测详细设计 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 系统实现 |
| 5.1 系统开发环境 |
| 5.2 系统实现 |
| 5.2.1 账户管理实现 |
| 5.2.2 股票行情浏览实现 |
| 5.2.3 新闻管理实现 |
| 5.2.4 用户自选股管理实现 |
| 5.2.5 用户评论管理实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 系统侧试 |
| 6.1 测试环境及工具 |
| 6.2 功能侧试 |
| 6.2.1 登录注册功能测试 |
| 6.2.2 用户权限测试 |
| 6.2.3 查询功能侧试 |
| 6.2.4 评论功能测试 |
| 6.2.5 自选股功能测试 |
| 6.2.6 个人信息管理测试 |
| 6.3 性能测试 |
| 6.4 测试结论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（2）面向生产管理系统的知识共享平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文研究目标和内容 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 生产管理系统与知识 |
| 2.1 生产管理系统 |
| 2.1.1 生产管理系统的基本概念 |
| 2.1.2 当前生产管理系统面临的主要问题 |
| 2.2 知识与知识管理 |
| 2.2.1 知识的基本概念 |
| 2.2.2 知识管理 |
| 2.3 生产管理系统与知识管理 |
| 2.3.1 生产管理系统的知识 |
| 2.3.2 生产管理系统的知识管理 |
| 2.4 面向生产管理系统的知识管理模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统需求概述 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.2.1 知识管理 |
| 3.2.2 知识采集功能分析 |
| 3.2.3 知识分类功能分析 |
| 3.2.4 知识文档管理功能分析 |
| 3.2.5 知识发布功能分析 |
| 3.2.6 知识展示功能分析 |
| 3.2.7 知识视图功能分析 |
| 3.2.8 知识互动功能分析 |
| 3.2.9 知识问答功能分析 |
| 3.2.10 知识检索功能分析 |
| 3.3 系统角色分析 |
| 3.3.1 管理员 |
| 3.3.2 系统用户 |
| 3.4 知识管理用户体验需求分析 |
| 3.4.1 感官体验需求分析 |
| 3.4.2 交互体验需求分析 |
| 3.4.3 情感体验需求分析 |
| 3.4.4 浏览体验需求分析 |
| 3.4.5 信任体验需求分析 |
| 3.5 系统非功能性需求分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统总体目标 |
| 4.2 系统架构设计 |
| 4.2.1 网络架构 |
| 4.2.2 系统架构 |
| 4.3 系统功能设计 |
| 4.3.1 用户管理模块 |
| 4.3.2 知识管理模块 |
| 4.3.3 分类管理模块 |
| 4.3.4 标签管理模块 |
| 4.3.5 分享管理模块 |
| 4.4 接口设计 |
| 4.4.1 用户接口 |
| 4.4.2 外部接口 |
| 4.5 系统安全及防错设计 |
| 4.5.1 安全登录设计 |
| 4.5.2 信息输入防错设计 |
| 4.5.3 数据备份设计 |
| 4.6 系统数据库设计 |
| 4.6.1 数据库分析 |
| 4.6.2 概念模型设计 |
| 4.6.3 数据表设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 系统实现环境 |
| 5.2 系统功能模块的实现 |
| 5.2.1 系统登录模块 |
| 5.2.2 系统管理模块 |
| 5.2.3 用户管理模块 |
| 5.3 知识文档管理模块的实现 |
| 5.3.1 新增知识文档 |
| 5.3.2 文档审核 |
| 5.3.3 文档评论 |
| 5.3.4 知识检索 |
| 5.3.5 收藏夹管理 |
| 5.3.6 热点推荐 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 测试用例设计 |
| 6.2 测试环境与配置 |
| 6.2.1 功能测试 |
| 6.2.2 性能测试 |
| 6.2.3 测试类别 |
| 6.2.4 测试项目 |
| 6.3 测试内容和执行情况 |
| 6.3.1 功能 |
| 6.3.2 性能(效率) |
| 6.3.3 可靠性 |
| 6.3.4 安全性 |
| 6.3.5 易用性 |
| 6.3.6 兼容性 |
| 6.4 测试结论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）电子商务领域消费者个人信息权保护的法律问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究现状综述 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 总结 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 本文的创新点和不足 |
| 第2章 电子商务领域消费者个人信息权保护的基本法理 |
| 2.1 电子商务领域消费者个人信息权的界定 |
| 2.1.1 电子商务的界定与分类 |
| 2.1.2 消费者个人信息权的界定与法律性质 |
| 2.1.3 电子商务领域消费者个人信息权的内涵 |
| 2.1.4 电子商务领域消费者个人信息权的特征 |
| 2.2 电子商务领域消费者个人信息权面临的风险 |
| 2.2.1 不当收集风险:对消费者信息知情权与选择权的侵犯 |
| 2.2.2 不当使用风险:对消费者信息限制使用权的侵犯 |
| 2.2.3 不当存管风险:对消费者信息保密权的侵犯 |
| 2.3 电子商务领域消费者个人信息权益保护与信息利用之间的利益平衡 |
| 2.3.1 利益衡量原则 |
| 2.3.2 公平正义原则 |
| 第3章 我国电子商务领域消费者个人信息权的法律保护现状及不足 |
| 3.1 我国电子商务领域消费者个人信息权保护的立法规范现状 |
| 3.1.1 立法规范 |
| 3.1.2 立法分析 |
| 3.2 我国电子商务领域消费者个人信息权保护的实践现状 |
| 3.2.1 基于执法监管的实证分析 |
| 3.2.2 基于司法案例的实证分析 |
| 3.2.3 基于电子商务行业实践的实证分析 |
| 3.3 我国电子商务领域消费者个人信息权保护的困境 |
| 3.3.1 电子商务领域消费者个人信息权的权利属性和权利客体不清 |
| 3.3.2 现有监管机制无法实现常态化有效监管目标 |
| 3.3.3 适用于消费者个人信息收集阶段的告知同意规则泛化 |
| 3.3.4 适用于消费者个人信息使用阶段的合理使用边界模糊 |
| 3.3.5 适用于消费者个人信息存管阶段的泄露防范要求不足 |
| 3.3.6 现有司法救济机制难以为实践纠纷解决提供合理指导 |
| 第4章 域外电子商务领域消费者个人信息权的法律保护及经验借鉴 |
| 4.1 域外电子商务领域消费者个人信息权的法律保护 |
| 4.1.1 欧盟电子商务领域消费者个人信息权的法律保护 |
| 4.1.2 美国电子商务领域消费者个人信息权的法律保护 |
| 4.2 域外电子商务领域消费者个人信息权保护的经验借鉴 |
| 4.2.1 相应法律保护模式需与国家现实状况相适应 |
| 4.2.2 采用多元化监管主体机制提高保护规则的实效 |
| 4.2.3 结合电子商务情境中的信息应用特征改良传统保护规则 |
| 4.2.4 从电商经营者与消费者的市场地位差异性出发设置司法救济机制 |
| 第5章 我国电子商务领域消费者个人信息权法律保护的完善对策 |
| 5.1 明确电子商务领域消费者个人信息权的权利属性和权利客体 |
| 5.1.1 确定电子商务领域消费者个人信息权的权利属性 |
| 5.1.2 拓宽消费者个人信息权的权利客体范围 |
| 5.2 建立适应常态化有效管制需求的监管机制 |
| 5.2.1 确立国家担保责任理念作为监管逻辑 |
| 5.2.2 明晰多元化监管主体的权责 |
| 5.3 优化消费者个人信息收集阶段的告知同意规则 |
| 5.3.1 增设“充分性”告知标准 |
| 5.3.2 完善同意的生效要件 |
| 5.4 实现消费者个人信息使用阶段的使用边界明确化 |
| 5.4.1 严格限制信息目的外使用许可情形 |
| 5.4.2 明晰信息使用必要性标准的判断依据 |
| 5.5 健全消费者个人信息存管阶段的泄露防范标准 |
| 5.5.1 提高对电商经营者的技术防范措施要求 |
| 5.5.2 细化对电商经营者的内部组织管理要求 |
| 5.5.3 完善对电商经营者的信息泄露补救要求 |
| 5.6 推动司法救济机制设置的合理化 |
| 5.6.1 重构法律责任归责方式 |
| 5.6.2 改革损害赔偿制度 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）个性化体育运动推荐系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外推荐系统的研究现状 |
| 1.2.2 国内外体育运动的研究现状 |
| 1.3 研究的主要内容 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 2 相关技术分析 |
| 2.1 个性化体育运动推荐系统相关技术介绍 |
| 2.1.1 后台关键技术介绍 |
| 2.1.2 前端交互技术介绍 |
| 2.2 个性化体育运动推荐系统的技术架构 |
| 2.3 个性化体育运动推荐系统模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 个性化体育运动推荐系统关键算法研究 |
| 3.1 本体基本概念和分类 |
| 3.2 领域本体的介绍 |
| 3.2.1 领域本体的概念 |
| 3.2.2 领域本体的构建方法 |
| 3.3 疾病领域本体的构建 |
| 3.3.1 确定疾病领域本体的专业领域和范围 |
| 3.3.2 考虑复用现有的本体 |
| 3.3.3 抽取出疾病领域本体中的重要术语 |
| 3.3.4 定义类和类的层次关系 |
| 3.3.5 定义数据类型属性 |
| 3.3.6 定义对象属性 |
| 3.3.7 创建实例 |
| 3.4 基于疾病领域本体的相似度计算 |
| 3.5 个性化体育运动推荐算法 |
| 3.5.1 体育用户建模 |
| 3.5.2 体育运动建模 |
| 3.5.3 基于用户的协同过滤算法 |
| 3.5.4 基于内容的推荐算法 |
| 3.5.5 混合推荐算法 |
| 3.6 群体的运动强度制定 |
| 3.7 本章总结 |
| 4 个性化体育运动推荐系统的设计 |
| 4.1 软件需求分析过程 |
| 4.2 推荐系统的需求分析 |
| 4.3 推荐系统的框架设计 |
| 4.4 推荐系统主要功能设计 |
| 4.4.1 系统功能模块结构 |
| 4.4.2 用户信息模块设计 |
| 4.4.3 特征匹配和模糊搜索设计 |
| 4.4.4 体育运动推荐设计 |
| 4.4.5 附近定位和搜索定位设计 |
| 4.4.6 “我的健康”功能设计 |
| 4.5 推荐系统数据库设计 |
| 4.5.1 数据库实体定义 |
| 4.5.2 数据库E-R图 |
| 4.5.3 数据库表结构 |
| 4.6 疾病领域本体的可视化与存储设计 |
| 4.7 本章总结 |
| 5 个性化体育运动推荐系统的实现与测试 |
| 5.1 系统的环境配置 |
| 5.2 系统主要功能模块的实现 |
| 5.2.1 体育运动推荐模块 |
| 5.2.2 详细运动查看模块 |
| 5.2.3 用户健康模块 |
| 5.3 系统的测试 |
| 5.3.1 功能测试 |
| 5.3.2 兼容性测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（5）初中历史网络学习平台建设与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| (一)研究背景 |
| (二)研究现状 |
| (三)研究意义 |
| (四)研究方法 |
| 1.问卷调查研究法 |
| 2.访谈法 |
| 3.文献研究法 |
| 4.个案研究法 |
| (五)创新与不足之处 |
| 1.创新之处 |
| 2.不足之处 |
| (六)概念解析 |
| 1.初中历史网络学习平台 |
| 2.初中历史网络学习平台的构成 |
| 3.初中历史网络学习平台的特点 |
| 一、初中历史网络学习平台建设与应用的理论依据与现实需求 |
| (一)理论依据 |
| 1.建构主义学习理论 |
| 2.人本主义学习理论 |
| (二)初中历史网络学习平台建设与应用的必要性 |
| 1.适应时代发展的新要求 |
| 2.适应初中生历史学习兴趣的要求 |
| 3.适应历史资源整合服务于初中生全面发展的要求 |
| (三)初中历史网络学习平台建设与应用的可行性 |
| 1.成熟的技术条件与基础设施的不断完善 |
| 2.丰富的历史教学资源 |
| 3.中学历史教师和初中生网络水平的提高 |
| 二、初中历史网络学习平台建设 |
| (一)初中历史网络学习平台建设的原则 |
| 1.建构性与探究性相结合 |
| 2.主体性与主导性相结合 |
| 3.丰富性与趣味性相结合 |
| (二)初中历史网络学习平台建设的步骤 |
| 1.系统部署概况 |
| 2.系统开发 |
| 3.系统测试 |
| 三、初中历史网络学习平台的实践应用 |
| (一)课堂实录 |
| 1.洪秀全与金田起义 |
| 2.定都天京 |
| 3.天京陷落 |
| (二)学生课下延伸学习 |
| 1.系统注册 |
| 2.系统登录 |
| 3.系统页面 |
| 4.资料查找下载 |
| 5.作业提交 |
| 四、初中历史网络学习平台应用效果分析 |
| (一)网络学习平台应用的成效 |
| 1.促进了学生历史学习兴趣的提升 |
| 2.有助于学生自主学习能力的培养 |
| 3.提高了学生历史学习的效率 |
| (二)网络学习平台应用过程中存在的问题 |
| 1.利用网络学习平台学习的时间控制问题 |
| 2.利用网络学习平台的学习效率问题 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 关于“初中历史网络学习平台应用”的调查问卷 |
| 关于“初中历史网络学习平台应用”调查问卷分析数据汇总 |
| 致谢 |
（6）基于电商平台的农产品大数据关键信息挖掘研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 研究技术路线 |
| 第2章 相关理论 |
| 2.1 大数据 |
| 2.1.1 大数据特征 |
| 2.1.2 大数据处理流程 |
| 2.2 数据挖掘 |
| 2.2.1 数据挖掘概念 |
| 2.2.2 数据挖掘流程 |
| 2.2.3 数据挖掘方法 |
| 2.3 聚类分析 |
| 2.3.1 聚类分析 |
| 2.3.2 聚类分析算法 |
| 2.4 离群点检测 |
| 2.4.1 离群点检测概述 |
| 2.4.2 离群点检测方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 电商平台农产品大数据预处理 |
| 3.1 研究对象界定 |
| 3.2 数据来源与获取 |
| 3.3 电商平台农产品大数据探索性分析 |
| 3.3.1 数据探索概念 |
| 3.3.2 数据质量分析 |
| 3.3.3 数据特征分析 |
| 3.4 电商平台农产品大数据预处理 |
| 3.4.1 数据预处理概念 |
| 3.4.2 数据预处理方法 |
| 3.4.3 电商平台农产品大数据预处理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 电商平台农产品大数据聚类分析 |
| 4.1 聚类分析目的 |
| 4.2 聚类算法选择 |
| 4.2.1 K-Means算法 |
| 4.2.2 DBSCAN算法 |
| 4.2.3 算法对比分析 |
| 4.3 基于K-Means算法的农产品大数据聚类分析 |
| 4.3.1 农产品大数据二维聚类分析 |
| 4.3.2 农产品大数据多维聚类分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 电商平台农产品大数据离群点检测 |
| 5.1 离群点检测目的 |
| 5.2 基于统计方法的农产品大数据离群点检测 |
| 5.2.1 农产品大数据相关性分析 |
| 5.2.2 农产品大数据离群点检测 |
| 5.3 基于聚类方法的农产品大数据离群点检测 |
| 5.3.1 基于聚类的离群点检测方法 |
| 5.3.2 基于聚类的农产品大数据离群点检测 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（7）基于Struts框架具有自动推荐功能的网上购书系统（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景及意义 |
| 1.2 研究工作的现状 |
| 1.3 研究工作内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 信息自动推荐与相关技术 |
| 2.1 经典自动推荐算法 |
| 2.1.1 基于规则的信息推荐算法 |
| 2.1.2 基于内容的信息推荐算法 |
| 2.1.3 基于协同过滤的信息推荐算法 |
| 2.2 推荐算法的研究现状 |
| 2.3 系统架构设计 |
| 2.4 开发技术 |
| 2.4.1 Struts框架 |
| 2.4.2 Spring框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于浏览信息的推荐算法 |
| 3.1 收集用户浏览信息 |
| 3.1.1 用户浏览信息 |
| 3.1.2 用户信息 |
| 3.2 查询的相似度比较 |
| 3.2.1 基于向量空间模型的查询的相似度比较算法 |
| 3.2.2 阈值的设定 |
| 3.3 文本资源的相似度分析 |
| 3.3.1 中文分词 |
| 3.3.2 去停用词 |
| 3.3.3 文本相似度计算 |
| 3.3.4 文档的向量表示 |
| 3.3.5 关键词与文档的相关性 |
| 3.4 算法设计 |
| 3.4.1 共享模块设计 |
| 3.4.2 推荐算法Recommend1 |
| 3.4.3 推荐算法Recommend2 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统分析与设计 |
| 4.1 系统概述 |
| 4.2 系统功能设计 |
| 4.2.1 用户部分 |
| 4.2.2 管理员部分 |
| 4.3 系统功能模块划分 |
| 4.3.1 用户注册、登录模块 |
| 4.3.2 商品浏览、搜索、推荐模块 |
| 4.3.3 购物车模块 |
| 4.3.4 管理员登录模块 |
| 4.3.5 商品管理模块 |
| 4.3.6 权限管理模块 |
| 4.3.7 订单管理模块 |
| 4.3.8 用户信息管理 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 Oracle数据库特点 |
| 4.4.2 数据库的概念结构设计 |
| 4.4.3 主要的数据库表设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 具有推荐功能的系统实现 |
| 5.1 用户注册、登录实现 |
| 5.1.1 用户注册 |
| 5.1.2 用户登录 |
| 5.1.3 游客登录 |
| 5.2 商品浏览、搜索实现 |
| 5.2.1 商品浏览 |
| 5.2.2 搜索功能 |
| 5.2.3 商品具体信息查看 |
| 5.3 购物车实现 |
| 5.3.1 购买功能 |
| 5.3.2 购物车查看 |
| 5.3.3 购物车商品删除 |
| 5.3.4 订单提交 |
| 5.4 权限管理实现 |
| 5.4.1 显示权限 |
| 5.4.2 删除权限 |
| 5.4.3 增加权限 |
| 5.4.4 修改权限 |
| 5.4.5 权限分配 |
| 5.5 商品管理实现 |
| 5.5.1 图书管理显示 |
| 5.5.2 图书增加 |
| 5.5.3 图书修改 |
| 5.5.4 图书删除 |
| 5.6 商品类别管理实现 |
| 5.6.1 图书类别管理显示 |
| 5.6.2 图书类别增加 |
| 5.6.3 图书类别修改 |
| 5.6.4 图书类别删除 |
| 5.7 退出页面模块实现 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间本人的研究成果 |
| 致谢 |
（8）基于影响最大化的图书营销系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 2 图书营销系统分析 |
| 2.1 用例分析 |
| 2.2 数据流分析 |
| 2.3 应用模块功能分析 |
| 2.4 管理模块功能分析 |
| 3 图书营销系统设计 |
| 3.1 设计原则 |
| 3.2 体系结构设计 |
| 3.3 应用模块功能设计 |
| 3.4 管理模块功能设计 |
| 3.5 算法设计 |
| 3.5.1 影响最大化算法 |
| 3.5.2 协同过滤算法 |
| 3.6 数据库设计 |
| 4 图书营销系统实现 |
| 4.1 系统开发环境 |
| 4.2 系统实现 |
| 4.2.1 应用模块功能实现 |
| 4.2.2 管理模块功能实现 |
| 5 图书营销系统测试 |
| 5.1 测试理论 |
| 5.2 测试用例 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）招聘系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要内容和结构安排 |
| 1.3.1 论文研究目标及内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第2章 相关知识与技术 |
| 2.1 大型网站技术架构 |
| 2.1.1 大型网站的特点及核心架构要素 |
| 2.1.2 反向代理负载均衡技术Nginx |
| 2.1.3 一致性哈希算法 |
| 2.1.4 B/S模式 |
| 2.1.5 MVC模式和三层架构 |
| 2.2 基于内容的推荐技术 |
| 2.3 时间因子 |
| 2.4 特征的预处理 |
| 2.4.1 数据清洗 |
| 2.4.2 数据规范化 |
| 2.5 推荐系统评价指标 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 招聘系统的需求分析 |
| 3.1 招聘系统的功能性需求分析 |
| 3.1.1 面向求职者的求职网站需求分析 |
| 3.1.2 面向HR的企业招聘系统需求分析 |
| 3.2 系统非功能性需求分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 招聘系统的设计 |
| 4.1 招聘系统的架构设计 |
| 4.2 功能结构设计 |
| 4.2.1 求职网站的功能结构设计 |
| 4.2.2 企业招聘系统的功能结构设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 数据库设计原则 |
| 4.3.2 数据库概念设计 |
| 4.3.3 数据库逻辑设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 面向招聘系统的推荐算法研究 |
| 5.1 集成特征匹配度计算模型 |
| 5.1.1 特征选择 |
| 5.1.2 特征匹配度 |
| 5.2 基于用户行为时间因子的匹配度模型构建 |
| 5.3 实验验证 |
| 5.3.1 实验步骤 |
| 5.3.2 实验结果 |
| 5.4 本章小节 |
| 第6章 系统的实现与测试 |
| 6.1 系统开发环境 |
| 6.2 系统功能实现 |
| 6.2.1 通用功能的实现 |
| 6.2.2 求职网站的信息管理模块的实现 |
| 6.2.3 职位相关功能模块的实现 |
| 6.2.4 简历投递相关功能的实现 |
| 6.2.5 企业充值功能的实现 |
| 6.2.6 求职者积分提现功能的实现 |
| 6.2.7 企业人才挖掘模块的实现 |
| 6.2.8 推荐功能的实现 |
| 6.2.9 其他功能的界面展示图 |
| 6.3 系统测试 |
| 6.3.1 测试环境 |
| 6.3.2 系统功能测试 |
| 6.3.3 系统性能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）基于个性化标签协同过滤算法的图书推荐系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 基于个性化标签协同过滤算法的研究 |
| 2.1 推荐算法分类 |
| 2.2 个性化标签协同过滤算法 |
| 2.3 实验验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 系统的需求分析 |
| 3.1 系统的功能性需求 |
| 3.2 系统的非功能性需求 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 系统的总体设计 |
| 4.1 系统概述 |
| 4.2 系统功能结构图 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 图书推荐系统的详细设计与实现 |
| 5.1 推荐系统首页 |
| 5.2 用户注册模块 |
| 5.3 用户登录模块 |
| 5.4 系统个性化推荐模块 |
| 5.5 书籍详情模块 |
| 5.6 书籍榜单模块 |
| 5.7 数字资源模块 |
| 5.8 书籍搜索模块 |
| 5.9 我的图书馆模块 |
| 5.10 管理员功能模块 |
| 5.11 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
四、Cookie的收藏与管理（论文参考文献）
- [1]基于改进布林指标的股票分析系统设计与实现[D]. 周倩影. 山东大学, 2021(09)
- [2]面向生产管理系统的知识共享平台的设计与实现[D]. 张玉文. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]电子商务领域消费者个人信息权保护的法律问题研究[D]. 陆佳怡. 华东理工大学, 2021(08)
- [4]个性化体育运动推荐系统的设计与实现[D]. 师振兴. 西安理工大学, 2020
- [5]初中历史网络学习平台建设与应用研究[D]. 杨元勇. 曲阜师范大学, 2020(02)
- [6]基于电商平台的农产品大数据关键信息挖掘研究[D]. 王青青. 西安邮电大学, 2020(02)
- [7]基于Struts框架具有自动推荐功能的网上购书系统[D]. 施林. 苏州大学, 2019(02)
- [8]基于影响最大化的图书营销系统的设计与实现[D]. 王姗姗. 大连理工大学, 2019(07)
- [9]招聘系统的设计与实现[D]. 黄中毓. 西南交通大学, 2019(03)
- [10]基于个性化标签协同过滤算法的图书推荐系统研究与实现[D]. 李田甜. 山东科技大学, 2019(05)