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“城市穿越”的智能化数据管理系统设计与实现

论文目录
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-19页
 1.1 研究背景与意义第11-12页
 1.2 国内外研究现状第12-16页
  1.2.1 系统技术发展第12-13页
  1.2.2 传统推荐算法第13-14页
  1.2.3 图神经网络第14-16页
 1.3 本文的研究内容第16-18页
  1.3.1 动态业务拓展系统第16-17页
  1.3.2 对深度推荐算法和图神经网络的研究第17-18页
 1.4 论文的结构安排第18-19页
第二章 关键技术第19-31页
 2.1 系统开发技术第19-21页
  2.1.1 SSM框架第19-20页
  2.1.2 数据库技术第20-21页
  2.1.3 Spring Security第21页
 2.2 基于深度神经网络的技术第21-25页
  2.2.1 深度神经网络第21-22页
  2.2.2 长短时记忆网络第22-24页
  2.2.3 多头注意力机制第24-25页
 2.3 基于图神经网络的技术第25-29页
  2.3.1 基本定义第25-26页
  2.3.2 图神经网络第26-27页
  2.3.3 图卷积网络第27-29页
 2.4 本章小结第29-31页
第三章 系统需求分析与架构设计第31-37页
 3.1 总体需求分析与架构设计第31-32页
 3.2 系统功能性需求分析第32-35页
  3.2.1 活动信息管理第32-33页
  3.2.2 会员信息管理第33-34页
  3.2.3 动态业务拓展第34页
  3.2.4 智能推送等功能第34-35页
 3.3 系统非功能性需求第35页
 3.4 本章小结第35-37页
第四章 系统功能设计与实现第37-51页
 4.1 系统开发架构设计第37-38页
 4.2 数据库整体设计第38-41页
  4.2.1 数据库设计第38-39页
  4.2.2 数据表的设计第39-41页
 4.3 活动管理模块详细设计第41-44页
  4.3.1 活动基本信息管理第41-42页
  4.3.2 活动订单管理第42-43页
  4.3.3 活动模块类的设计第43-44页
 4.4 用户管理模块详细设计第44-46页
  4.4.1 用户管理流程第44-45页
  4.4.2 用户管理模块类的设计第45-46页
 4.5 动态业务拓展详细设计第46-48页
 4.6 其他功能设计与系统实现第48-49页
 4.7 本章小结第49-51页
第五章 深度图算法模型研究与设计第51-63页
 5.1 任务定义以及数据预处理第51-55页
  5.1.1 任务过程及实验指标第51-53页
  5.1.2 数据预处理模块第53-55页
 5.2 基于深度学习网络的显性特征构建第55-56页
 5.3 基于图卷积网络的隐性特征构建第56-58页
 5.4 深度图算法衔接层设计第58-60页
 5.5 实验第60-61页
  5.5.1 实验设计与参数配置第60页
  5.5.2 实验结果与分析第60-61页
 5.6 本章总结第61-63页
第六章 系统测试第63-69页
 6.1 测试环境第63页
 6.2 系统整体测试第63-68页
  6.2.1 活动管理模块测试第64-65页
  6.2.2 用户管理模块测试第65-67页
  6.2.3 推荐模块测试第67页
  6.2.4 非功能模块测试第67-68页
 6.3 本章小结第68-69页
第七章 总结与展望第69-71页
 7.1 总结第69-70页
 7.2 展望第70-71页
参考文献第71-75页
致谢第75-77页
攻读学位期间研究成果第77页

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