一、Web Service在电信行业数据业务中的应用（论文文献综述）
张健尧[1]（2021）在《电信运维容量分析系统的设计与实现》文中指出伴随着信息技术以及各种互联网企业的迅猛发展,面对爆炸的数据以及种类繁多的新业务,传统老旧的运维方式已经不能满足一个大型企业的需求,高昂的人力成本也是人工运维必须要去面对的一个问题。在此场景下,一个高智能化的运维系统显得尤其重要。因此,针对上述问题,人们提出了一种基于机器学习的智能化运维（AIOps）技术来解决这些困难。容量分析是智能运维（AIOps）中极为重要的一个部分。本文研究的电信运维容量分析系统,可以对公司系统的资源结构进行优化和调整,在一定程度上解决了系统资源分配的问题,可以极大地节约时间和人力成本。容量分析系统借助人工智能技术,使用现有的机器学习模型对收集的海量日志数据进行分析建模,从而解决一些之前没办法解决的问题。基于上述背景,本文拟在Hadoop环境下,结合SpringBoot框架,使用Java语言设计并实现一个面向电信运维的容量分析系统,借鉴国内外最新研究内容,确定本课题主要研究内容如下:（1）本文设计并实现了基于Hadoop的电信运维容量分析系统。首先对电信运维容量分析系统的基本需求进行分析。在明确了系统的整体需求后,结合AIOps的技术特点设计了系统的总体架构,技术架构以及功能示意图。最终基于SpringBoot框架,使用Java语言实现了各种子系统以及模块,系统部分实现结果截图以及重要代码均在本文中有所展示。（2）采用Hadoop框架,使用分布式文件存储系统（Hdfs）解决了海量日志数据存储的问题。在日志数据收集的问题上用到了中间件,结合分布式数据收集系统对海量数据进行收集,解决了日志数据实时导出的问题。建立Hive数据仓库,解决了日志数据维护的问题。（3）使用SpringBoot整合MapReduce计算引擎,用Java语言编写MapReduce程序对海量日志数据进行分析和计算,为算法模型提供相应的数据输入。（4）结合Spring Cloud（微服务）的一些组件,实现对系统模块的解耦和对算法服务的远程调用。最终完成了整个系统的实现,增加了系统的可用性。使用Zookeeper作为整个系统的配置注册中心,统领整个分布式集群,解决了系统的一致性和可靠性的问题。
云昳梅[2]（2021）在《宁夏联通创新业务项目管理系统设计与实现》文中研究指明在国家“互联网+”战略的推动下,政企市场向个性化、多元化、高融合化的趋势发展,正处在新一轮科技革命的通信运营商,为响应政企市场需求的变化,打造了以5G、云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代技术为核心的创新业务体系,但因为创新业务具有较强的专业性、复杂性,宁夏联通现有的组织体系及运营管理已经不能适应市场的变化,亟待解决当前面临的支撑人员不足、支撑效率不高、响应速度不及时等问题,只有解决了这些创新业务发展中存在的难点,才能实现宁夏联通创新业务高质量高效率发展的目标。宁夏联通创新业务项目管理系统,主要是实现商机录入到商机签约全流程的管理,将实际工作中的项目支撑流程线上化、标准化,让项目支撑工作响应更高效,便于管理部门和业务部门及时掌握项目进度及支撑情况,还构建了方案库、案例库、资质库三个能力库,解决一线客户经理在资源使用方面的问题。此系统主要功能包括:项目支撑模块、能力库（包括方案、资质、案例）、我的工作台及系统管理,实现了线下流程线上化,将公司管理制度有效落实到工作中。通过对比国内外项目管理系统开发技术特点,并结合宁夏联通业务需求和开发部署环境,选择基于B/S架构,采用HTML网页技术和Springboot框架,利用Java语言、Eclipse开发平台、Tomcat 9.0服务器、Dreamweaver等开发工具再结合其他框架来实现本系统功能。通过采用开源且已经非常成熟的框架进行开发设计,使得系统设计更加方便、快捷,同时降低了开发成本。本文主要对创新业务项目管理系统开发背景、中台体系发展过程以及现阶段公司创新业务项目管理痛点和难点进行了分析,并对系统开发意义、解决的问题和实现的效果进行了详细描述。通过系统需求分析,整理创新业务管理工作流程相关资料,明确相关部门对系统的性能要求、权限划分以及输入与输出要求等。依据需求分析对系统进行功能架构,页面交互,算法、数据库等进行设计,然后通过编码实现系统功能与页面交互。最后对宁夏联通创新业务项目管理系统进行测试,找出设计问题,并进行修改,保证系统满足公司相关部门业务应用的需求。
杜晶[3]（2020）在《基于机器学习的电信套餐推荐系统的设计与实现》文中研究表明电信行业当前在技术革新和市场竞争的双重作用之下,正面临着严峻的挑战,各大电信企业迫切需要寻求新的业务增长点。电信套餐业务是运营商获取客户、提升价值的核心业务。各大运营商为满足市场需求,推出大量套餐类型,然而,随着套餐种类的不断增多,不仅用户面临着信息过载的问题,也给运营商带来了管理上的挑战。因此,如何根据海量用户数据,为用户准确、高效地推荐个性化套餐,对于电信运营商来说具有重要的意义。通过对现有的套餐推荐方法进行深入调查研究,本文针对目前套餐推荐方法不够完善之处,对用户真实的行为数据进行分析,提出基于XGBoost和LightGBM这两种算法的套餐推荐融合模型,为电信企业的套餐运营管理设计并实现了智能高效地套餐推荐系统,有效的解决了传统的协同过滤推荐算法的冷启动数据稀疏问题以及决策树算法中建模困难、规则复杂和过拟合问题。本文分四个阶段完成套餐推荐系统的设计与实现。首先,查阅相关资料,充分研究对比相关的技术,并分析及设计套餐推荐系统的相关需求;然后,对来自中国联通研究院的真实用户数据进行分析和处理,基于处理后的数据以及套餐信息,选用两个在实际应用中使用较多的机器学习算法XGBoost和LightGBM搭建模型,并对两种模型进行投票融合,提出了基于这两种模型的融合模型推荐算法;第三,模型训练,使用处理后的数据对算法模型进行了验证和对比,计算其准确率,实验结果显示,基于融合模型的算法准确率高达91%。最后,基于设计的推荐算法,实现了基于机器学习的套餐推荐系统。本文将个性化推荐方法结合机器学习引入电信行业,通过扎实的理论分析和科学的推荐算法构建电信套餐推荐模型,并通过大量真实用户的消费数据证实了该模型科学有效。
刘欣[4]（2019）在《基于多目标优化算法的话务监控调度平台设计与实现》文中研究说明当前客户服务话务坐席的安排和调度决定着客户服务质量,为客户提供较好的优质服务是客服部门考虑的重要问题。但目前话务调度和安排仅为机械性安排,没有考虑服务人员的能力、服务内容等多重因素,致使客户服务效率不高。目前国内外的大多数类似的客服中心已拥有相对应的客服资源管理办法及手段,但是方式方法许多还仍然停留于人工判断和管理,效率低下且出错率高。鉴于这样的传统管理模式,特别是管理管理部门对客服资源的管理,使得许多部门均出现了不同的问题,诸如客服资源参数得不到及时检验,其客服资源效率得不到保障;这些不同的应用系统中的客服系统,都存在大量的企业或个人的客服数据。企业的客服数据分散在客服部门的各个业务系统中,并且数据也是多方面的,因此需要对这些异构数据进行集成,即需要在同一个本地数据库中能够查询一个企业的多类数据。需要把这些客服系统进行集成。由于数据采集不是简单的查询来完成的,部分数据需要在系统数据库中进行多种数据汇总后的提取,除了完成结构化数据采集外,还需要对部分非结构化数据进行采集,即通过XML文件来完成一些企业资料信息、客服上报材料信息的采集。西方发送国家长期以来重视客户关系的管理,自上世纪70年代以来,各国大企业就重视客户服务,经由两年的前进,全球客户服务系统的销售业绩已达到76亿美元。与E-RP和HR系统类似,客户服务系统也阅历了一个完好的开发过程,包括系统概念的产生、分析和分析、关键环节的开发和推广。近几年来,随着企业在重视客户管理方面的提升,越来越多的客户服务系统从原来单一的客户基础信息的管理,逐渐转为客户服务管理上来,由原来单一的客户业务、客户售后服务、运维等方面的模式,逐渐转变为重视客户服务,提高客户服务的监管、监督等角度上来,使客户关系的管理更趋人具体化和过程化。随着几年数据挖掘技术在各个业务领域中的应用,客户关系、客户服务也应用到了较多的数据挖掘技术,通过数据挖掘技术,实现不同客户特征的需求,尤其在业务上需求特征,通过挖掘这些客户特征,来实现对客户的精准营销,提高客户精准营销的水平,因此客户关系的数据挖掘目前已成为国内外企业市场精准营销的重要技术支撑和研究的热点问题。在采用目标优化方面,一些国内学者在相关领域中进行了探讨,比较典型的如在水利水资源的优化配置中,王永涛提出的以黔中水利枢纽一期工程为研究对象,开展水资源优化配置研究.在分析黔中水利枢纽工程概况及水资源优化配置原则的基础上,建立了黔中水利枢纽工程水资源优化配置模型,采用多目标规划对模型进行求解,对供需平衡、经济效益和污水排放量3个指标进行了对比分析。该模型分析结果为黔中区水资源的配置提供了科学合理的依据;刘鹏飞以高校科技项目管理为实际背景[9],分析了人力资源优化的必要性,研究了在多个优化目标下科研项目和参与人员的双边匹配问题。以最优化合理分组的三个实际指标为目标,通过分析多个优化因此,来实现对优化模型的匹配处理。在匹配模型的基础上,通过一个实例验证了模型的有效性和可行性。本文拟对话务监控调度展开研究,把多目标优化引入到话务监控中。所做工作主要包括以下几点:第一,首先针对话务调度因素单一的问题,从话务员坐席分配安排特征出发,为充分反映出话务安排的时段性、技能工种、接通率和话务量的不同,提出了把时段引子引入到多目标话务监控调度平台的设计中,为话务坐席的自动安排提供标准,实现话务监控调度的动态性和客观性;第二,论文从话务坐席分配需求出发,从全面性和数据源上做了细致分析,了解了话务监控调度所实现的典型功能,结合多目标优化算法和平台运行要求,对系统的非功能性需求进行了分析;第三,系统分析完成后,设计了话务监控的框架,系统采用多层体系结构设计和网络结构设计,在完成功能模块划分后,分别针对模块的典型功能进行详细设计。随后根据话务监控调度的要求,设计了数据库。在完成系统设计后,采用JavaEE对话务监控调度平台模块进行典型功能的实现。论文完成了系统功能测试和性能测试,验证了系统运行的稳定性和可靠性,实现了预期的功能,系统目前已在某公司完成应用实施,在客户服务中心的坐席安排中起到了重要作用,减轻了工作量,提高了话务监控调度效率。
姜丽霞[5]（2017）在《基于云计算的中国电信用户行为模式预测研究与设计》文中研究指明大数据时代,电信运营商存储的数据量呈爆炸式增长,这就需要研发出新的存储技术和设备来满足这方面的数据存储要求。云计算技术是一种新型的海量数据存储技术,其在超大规模数据处理领域有优异的性能,且可以为新型电信业务平台的建设提供可靠支持。论文主要对云计算在电信天翼云与用户模式预测中的应用展开了研究。论文阐述了大数据时代通信运营商所面对的新问题与新挑战,介绍了云计算的发展历史与目前的发展动态以及其在通信系统的研究方向与研究内容。研究并分析了电信天翼云的应用及功能,天翼云3.0结合电信网络和服务能力,针对政企客户需求差异,提供具备特色的云服务。包括从计算、存储、网络、安全及管理等多维度。在此基础上,分析了天翼云的本质及在用户行为模式预测方面的不足。论文在研究批处理云计算框架Hadoop的实现与细节基础上,提出了一种分布式聚类算法用于为预测用户行为模式提供预处理。此种算法是在传统聚类算法基础上,引入了云数据挖掘技术而建立的。其可以具体划分为有损聚类和无损聚类两类,其中无损聚类在参数传递过程中需要处理大量数据,需要占用很多资源,但其聚类效果和与串行算法一样。而有损聚类的效果较好,但聚类后数据量会受到影响。论文在研究支持向量机算法的基础上,主要用二分类算法处理用户模式预测问题,且在此基础上建立了基于SVM的分布式预测模型算法。这种算法可以具体划分为离线和在线两类,其中离线模式主要用于对预处理后的数据聚类,且对特定的类簇进行训练,离线模式对大量的数据进行分布式处理;在线模式处理数据量相对较少且实时性要求高,设计了Storm下的实时预测算法,根据归一化后的用户数据计算与类簇中心的距离,选择已训练SVM模型预测用户数据。使用镇江地区数据对模型算法进行了仿真,从精度与时效性两方面考察了算法性能,结果表明其这方面性能满足要求。
李阳[6]（2017）在《移动用户手机上网行为偏好及情景化推荐》文中研究指明随着电子信息技术和互联网的高速发展,传统通信产业正面临着巨大的挑战。一方面,移动互联网的发展带来了流量爆炸式的增长,电信运营商不断增加网络建设方面的投入,但流量的激增并没有为其带来相应营业收入的快速增长,反而面临“被管道化”的危险;另一方面,电信运营商的传统业务（通话、短信）市场遭到了互联网企业相关产品的侵蚀,运营商的利润受到了吞噬,亟需寻找新的利润增长点、提高流量经营的质量。移动终端、数据流量和用户规模的急速发展对传统电信业务模式产生了巨大影响,在移动互联网时代,数据业务是用户的核心需求,数据价值是移动运营商的核心价值。中国移动在各省份建设大数据平台,希望借助企业数据管理平台,有效的发掘和利用用户信息资产价值,优化服务管理功能,实现精准高效的分析和决策,降低项目风险。目前中国移动在业务运营推广过程中,存在主观筛选字段、指定条件圈定目标客户、营销精准度不高的问题,运营成功率普遍在1.+%。对移动用户手机上网行为偏好的研究,能够帮助移动公司精准定位目标客户群,提高营销转化率,使得流量订购率上升,具有非常重要的现实意义。目前咪咕的相关业务以集团发展为主,省份发展为辅。本文的研究响应集团发展,对用户手机上网行为偏好进行分析,主要推荐咪咕旗下的五大产品（咪咕阅读、咪咕视频、咪咕音乐、咪咕游戏、咪咕动漫）,在提高自身流量订购率的同时,也为集团发展做贡献。本文在阅读了大量前人文献的基础上,基于数据挖掘理论和情景化推荐理论,构建了移动用户手机上网行为偏好模型,并将该模型应用到市场营销当中,在实际市场环境中对其进行了效果验证。研究根据数据挖掘技术的不同,构建了 2个模型:基于用户历史上网行为的用户习惯性内容偏好模型（描述型挖掘模型）和用户潜在性内容偏好模型（预测型挖掘模型）。利用中国移动B/O/M三域融合技术,采集用户的社会属性数据、通信属性数据和手机行为特征数据,利用IBM SPSS Modeler 14.1数据挖掘工具,采用主成分算法对数据进行降维处理、采用回归分析法确定用户在阅读、音乐、视频、游戏、动漫五大业务的偏好得分规则、采用关联规则预测用户可能感兴趣的APP,并利用手机信令技术,研究用户时间和地点偏好,在此基础之上,在特定情景中对相关用户进行APP推荐。文章在结尾部分介绍了四个基于本次模型的营销推广案例以及取得的成果,实践证明,本模型具有一定作用,能够帮助企业精确目标用户,提高用户点击率和点击转化率。本文的贡献之处在于:对目前国内学者研究较少的移动用户手机上网行为偏好进行了探索;对中国移动B/O/M三域和采集用户数据的相关技术进行了介绍;构建了用户内容偏好挖掘模型,研究了对不同类型用户进行APP推荐的方法;将用户的偏好时间和偏好地点融合进用户营销推荐过程当中,实现了情景化的推荐营销。
居美[7]（2017）在《D公司电信增值业务营销策略研究》文中进行了进一步梳理在全球经济复苏出现不确定性和我国经济增长下行趋势明显的背景下,我国电信增值业务仍然显示出良好的增长势头。2015年在“宽带中国”、“提速降费”、“互联网+”等一系列国家重大政策的推动下,我国信息基础设施迈上新台阶,行业供给水平不断攀升。2016年,全国电信业务收入完成11893亿,同比增长5.6%。相比2015年,增长保持稳步攀升。电信增值业务收入增速成为引领电信业增长的主要动力。电信增值服务行业竞争激烈,D公司作为典型的SP身在其中,如何在产业角色升级的进程中获得竞争优势,需要以营销策略为导向,根据营销手段和路径采取行动。在本文中,通过企业营销策略的深入分析,寻求可以抢占市场优势的营销策略。本文内容分为七大部分,第一章是引言,介绍研究背景和意义,研究思路和结构,为后面的研究做准备。第二章是理论基础研究,介绍了电信增值业务的发展历程、分类和文献回顾。第三章是公司业务发展现状,介绍了 D公司在中国移动、中国联通、中国电信三大运营商的业务合作情况,寻找业务的发展短板。第四章从产品、价格、渠道、促销四个角度出发,对业务现行的营销策略进行详细研究,找出D公司的核心竞争力和具体的优势与劣势。第五章是在第三章、第四章的基础上通过PEST分析和波特“五力模型”方法分析电信增值服务业的宏观环境,获取机遇与威胁。第六章,针对问题找出D公司的替代营销策略,结合公司的营销意图和目的,提出优化的建议,并对营销策略的实施提出了内部的管理保障。最后对本文的研究内容进行了简单的总结和展望。
周文杰[8]（2015）在《基于数据分析的电信行业常态化审计系统研究》文中认为社会经济发展的基本单元是企业。随着信息技术的发展和推广,数据已经在每一个行业当中无处不在,并始终影响着企业的核心业务,其最终将成为决定行业成败的关键因素。因此,结合数据分析和企业规范化审计,将大大优化内部运行机制,提高数据处理的效率。本文是基于对电信行业规范化审计系统的数据分析。通过对电信行业常态化审计业务需求进行分析,将用户充值过程中有价卡所产生的数据与常态化审计相结合,设计了整个基于数据分析的常态化审计系统,并针对性地对系统进行了优化升级,优化的目的就是提高系统的安全性和可靠性。在整个审计系统的实现方面,客户端主要使用了J2EE框架,通过将系统架构分层,实现了从数据分析、业务处理,到最终前段页面展现的整个业务流程,同时也大幅度提升了系统处理高并发能力,增强了系统的伸缩性和后期可维护性。在数据层面,系统采用了WebService技术,其独立、低耦合性使大数据传输更稳定、高效。最后对整个系统进行性能测试和优化,通过所得到的安全测试报告显示基于数据的常态化审计系统的实现是可行的,安全的。其整个审计系统也于2015年中旬正式上线运行。
俞忆青[9]（2016）在《基于数据仓库的四重采集系统的设计与实现》文中研究指明随着社会信息化的高速发展,公安机关目前亟需解决的问题是如何将信息化发展过程中积累的结构异化、种类丰富、数量不断增长的海量业务数据进行有效的整合共享、消除信息孤岛,为一线实战提供强大的数据合成、分析和综合查询功能,满足公安机关从不同角度进行数据分析的要求。本文为解决这一难题,采用数据仓库技术,基于大量公安已建业务数据库,完成了四重采集系统的模型建立、框架设计、系统实现与验证,实现了从海量异构的业务数据中提取出四重数据并建立统一的数据仓库,为公安信息化工作提供统一、高效、全面的数据管理,可应用于公安信息分析研判、决策支撑等领域。本论文主要进行了以下几个方面的研究工作:1.本论文分析了当前公安信息化建设中存在的数据异构、信息孤岛、数据利用不充分、缺乏数据综合分析和决策能力等问题。整理了数据仓库的现状、常用的建模方法及数据集成的过程,研究了当前流行的ETL（即数据抽取Extract、转换Transform、装载Load）（简称ETL）工具特点。提出了基于数据仓库的四重采集系统的建设思路,为公安信息研判提供统一的数据基础。2.本论文对四重采集系统进行详细的需求分析,完成了主题分析、数据建模、功能模块分析和总体架构设计。系统使用Oracle数据库,采用基于JAVA技术实现的B/S架构,由重点对象、重点事件、重点阵地、重点群体等业务功能模块组成。3.本论文实现了基于数据仓库的四重采集系统。利用ETL工具对业务数据进行抽取、转换、清理和装载等数据集成过程,完成了数据仓库功能的实现,及重点事件、重点对象、重点阵地、重点群体等模块的设计与实现。4.本论文最后验证了四重采集系统的功能和性能。本论文通过对基于数据仓库的四重采集系统的研究,验证了该系统在公安信息分析研判及决策支撑系统中的可用性。该系统的应用对公安机关汇聚、关联、整合及管理四重数据,完成四重数据资源的深入挖掘,为公安机关信息分析、信息研判、科学决策构建坚实的数据基础并提供强有力的服务支持。有效地促进公安信息化应用的进一步深化,提升公安机关的核心战斗力,确保各项公安工作的可持续发展。
李竹[10]（2015）在《基于电信业务的掌上运维系统的设计与实现》文中指出随着社会的进步,人们生活水平的提高,电信产业已成为国民经济的重要组成部分之一。电信OSS面临的挑战越来越大,传统的粗放式的管理方式已不能满足人们的需求,集成化的、现代化的、以用户满意度为中心的管理模式应运而生。现今的电信OSS大多是部署在计算机端的,不能随时随地的进行数据的管理操作。近年来,通信技术的迅猛发展以及智能机的兴起,为新一代的OSS的出现提供了契机。掌上运维系统是基于新一代OSS的资源服务平台的扩展,包括前台和后台两部分,前台部署在工作人员的手机、平板等移动设备上,能在Android和IOS等操作系统上使用,利用WebService调用后台数据实现;后台部署在个人计算机端,通过利用tomcat和WebService实现。掌上运维系统在业务逻辑层采用的是策略文件和配置模式相结合的形式,通过修改配置文件,将系统的初始化策略文件与不同的资源服务平台的策略文件相匹配,便于不同省市根据其自身的策略进行修改处理,具有很强的实用性及可扩展性;在数据库访问层采用HashVo思想进行数据库封装,通过在资源服务平台上修改业务接入号的详细信息防止出现端口更改完成后数据库的信息没有实时更新的异常情况。掌上运维系主要有查询和更改两个功能,充分利用了WebService技术的平台独立、低耦合、自包含等优势,使得系统的运行不再受平台和设备的限制,方便进行跨平台的数据处理操作,能在户外使用移动终端调用资源服务平台的数据并完成修改操作。方便数据管理,降低运行成本,提高工作效率,有利于提高用户满意度,适应越来越激烈的行业竞争。
二、Web Service在电信行业数据业务中的应用（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、Web Service在电信行业数据业务中的应用（论文提纲范文）
（1）电信运维容量分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状及进展 |
| 1.4 论文结构以及主要内容 |
| 第二章 相关技术简介与本文中的应用 |
| 2.1 B/S体系架构 |
| 2.2 My SQL技术 |
| 2.3 MVC架构 |
| 2.4 前端开发技术 |
| 2.4.1 Boot Strap |
| 2.4.2 Vue |
| 2.5 后端开发技术 |
| 2.5.1 Spring |
| 2.5.2 My Baits |
| 2.5.3 SpringBoot |
| 2.5.4 Maven |
| 2.5.5 Spring Cloud |
| 2.6 Hadoop组件相关 |
| 2.6.1 Hdfs分布式文件系统 |
| 2.6.2 MapReduce |
| 2.6.3 Spark |
| 2.6.4 Zookeeper |
| 2.6.5 Sqoop |
| 2.6.6 Kafka |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 系统整体功能与架构设计 |
| 3.1 容量系统需求分析 |
| 3.1.1 系统总体目标 |
| 3.1.2 系统功能性需求描述 |
| 3.1.3 系统非功能需求描述 |
| 3.2 系统功能及流程设计 |
| 3.2.1 系统功能设计 |
| 3.2.2 系统流程设计 |
| 3.3 系统架构设计 |
| 3.3.1 系统整体架构设计 |
| 3.3.2 系统技术架构设计 |
| 3.4 系统基本功能模块设计 |
| 3.4.1 用户登录注册模块设计 |
| 3.4.2 用户管理模块设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统的详细设计与实现 |
| 4.1 项目结构以及相关配置 |
| 4.1.1 项目结构 |
| 4.1.2 SpringBoot 配置相关 |
| 4.1.3 Zookeep配置 |
| 4.2 基础功能模块实现 |
| 4.2.1 用户登录功能 |
| 4.2.2 用户注册功能 |
| 4.2.3 后台管理功能的实现 |
| 4.3 容量分析模块的设计与实现 |
| 4.3.1 忙闲分析子系统的设计 |
| 4.3.2 资源评估子系统的设计与实现 |
| 4.3.3 资源规划子系统的设计与实现 |
| 4.3.4 容量分析模块的实现 |
| 4.4 核心功能模块的设计 |
| 4.4.1 核心类以及接口的设计 |
| 4.4.2 线程池的设计及实现 |
| 4.4.3 算法调用模块及接口的设计 |
| 4.5 数据模块的设计与实现 |
| 4.5.1 数据收集模块的设计 |
| 4.5.2 数据存储模块的设计 |
| 4.5.3 数据模块的具体实现 |
| 4.5.4 遇到的问题以及解决方案 |
| 4.6 MapReduce计算模块的设计与实现 |
| 4.6.1 MapReduce计算模块相关接口以及流程图设计 |
| 4.6.2 MapReduce计算模块具体实现 |
| 4.6.3 遇到的问题和解决方案 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 系统测试环境 |
| 5.2 系统的功能测试 |
| 5.2.1 基础功能模块测试 |
| 5.2.2 数据收集模块的测试 |
| 5.2.3 数据存储模块的测试 |
| 5.2.4 算法调用模块的测试 |
| 5.2.5 MapReduce计算模块的测试 |
| 5.2.6 忙闲分析模块的测试 |
| 5.2.7 资源评估模块的测试 |
| 5.2.8 资源规划模块的测试 |
| 5.3 系统的性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 算法模块概述 |
| 6.1 算法简介 |
| 6.2 相关算法模型介绍 |
| 6.2.1 LSTM模型 |
| 6.2.2 Bi LSTM模型 |
| 6.3 算法的应用 |
| 6.3.1 指标数据类型划分 |
| 6.3.2 忙闲时段分布算法 |
| 6.3.3 双向循环神经网络模型的训练 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（2）宁夏联通创新业务项目管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及来源 |
| 1.2 研究目标与定位 |
| 1.3 国内外发展动态 |
| 1.3.1 国内发展动态 |
| 1.3.2 国外发展动态 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 1.5 本论文的结构安排 |
| 第二章 系统需求分析 |
| 2.1 系统需求调研 |
| 2.1.1 总体需求 |
| 2.1.2 网络需求 |
| 2.1.3 性能需求 |
| 2.1.3.1 关键性能指标 |
| 2.1.3.2 兼容可用性 |
| 2.1.4 安全需求 |
| 2.1.4.1 应用安全 |
| 2.1.4.2 网络安全 |
| 2.1.5 功能需求 |
| 2.2 业务场景梳理 |
| 2.2.1 案例发布 |
| 2.2.2 案例申请 |
| 2.2.3 资质发布 |
| 2.2.4 资质申请 |
| 2.2.5 方案发布 |
| 2.2.6 方案下载 |
| 2.2.7 项目支撑 |
| 2.3 系统需求分析 |
| 2.3.1 系统用户分析 |
| 2.3.1.1 管理员角色 |
| 2.3.1.2 员工用户角色 |
| 2.3.2 数据流程分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统设计 |
| 3.1 系统B/S体系结构设计 |
| 3.2 系统相关技术简介 |
| 3.2.1 B/S体系结构 |
| 3.2.2 Maven管理工具 |
| 3.2.3 Springboot框架 |
| 3.2.4 HTML网页技术 |
| 3.2.5 My SQL数据库 |
| 3.3 系统总体功能设计 |
| 3.4 数据库设计 |
| 3.4.1 数据需求分析 |
| 3.4.2 数据库模型设计 |
| 3.4.3 数据库表结构设计 |
| 3.5 系统功能详细设计 |
| 3.5.1 系统配置规则 |
| 3.5.2 用户登录 |
| 3.5.3 首页 |
| 3.5.4 案例库 |
| 3.5.5 资质库 |
| 3.5.6 方案库 |
| 3.5.7 项目支撑 |
| 3.5.8 我的工作台 |
| 3.5.9 系统管理 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 系统实现 |
| 4.1 系统运行环境 |
| 4.2 网络拓扑图 |
| 4.3 用户登录模块 |
| 4.4 首页模块 |
| 4.5 案例库模块 |
| 4.6 资质库模块 |
| 4.7 方案库模块 |
| 4.8 项目支撑模块 |
| 4.9 我的工作台模块 |
| 4.10 系统管理模块 |
| 4.11 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 测试方法及原理 |
| 5.2 系统功能测试 |
| 5.2.1 登录模块测试 |
| 5.2.2 案例库模块测试 |
| 5.2.3 资质库模块测试 |
| 5.2.4 方案库模块测试 |
| 5.2.5 项目支撑模块测试 |
| 5.2.6 我的工作台模块测试 |
| 5.2.7 系统管理模块测试 |
| 5.3 性能测试 |
| 5.4 浏览器兼容性测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 本文的主要贡献 |
| 6.2 下一步工作的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）基于机器学习的电信套餐推荐系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 第一节 研究的背景和意义 |
| 一、研究的背景 |
| 二、研究的意义 |
| 第二节 国内外研究现状 |
| 一、个性化推荐技术研究现状 |
| 二、机器学习技术研究现状 |
| 三、电信行业研究现状 |
| 第三节 本文主要研究内容 |
| 第四节 本文结构 |
| 第一章 相关技术简介 |
| 第一节 个性化推荐技术 |
| 一、协同过滤的分类 |
| 二、协同过滤算法的优缺点 |
| 第二节 机器学习算法 |
| 一、XGBOOST |
| 二、LIGHTGBM |
| 第二章 套餐推荐系统需求分析与设计 |
| 第一节 系统需求分析 |
| 一、总体需求概述 |
| 二、业务功能需求分析 |
| 三、非功能性需求分析 |
| 第二节 系统总体设计 |
| 一、总体架构设计 |
| 二、总体功能设计 |
| 第三节 系统详细设计 |
| 一、主要功能模块设计 |
| 二、数据库设计 |
| 第三章 套餐推荐模块的实现与验证 |
| 第一节 用户消费数据预处理 |
| 一、数据集 |
| 二、数据清洗 |
| 三、特征分析 |
| 四、特征处理 |
| 第二节 推荐算法的设计 |
| 一、数据划分 |
| 二、模型融合 |
| 第三节 实验结果分析 |
| 一、评价指标 |
| 二、预测结果分析与对比 |
| 第四章 套餐推荐系统实现 |
| 第一节 开发工具及运行环境 |
| 一、开发工具 |
| 二、运行环境 |
| 第二节 主要功能模块实现 |
| 一、登录与注册模块实现 |
| 二、数据管理模块实现 |
| 三、用户信息管理模块实现 |
| 四、套餐推荐模块实现 |
| 五、个人中心模块实现 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于多目标优化算法的话务监控调度平台设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关技术与理论 |
| 2.1 多目标优化算法简介 |
| 2.2 UML |
| 2.3 B/S构架 |
| 2.4 JavaEE |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 话务监控调度系统需求分析 |
| 3.1 系统需求概述 |
| 3.2 系统可行性分析 |
| 3.2.1 技术可行性 |
| 3.2.2 经济可行性 |
| 3.3 系统用例分析 |
| 3.3.1 系统管理用例 |
| 3.3.2 坐席管理用例 |
| 3.3.3 话务技能管理用例 |
| 3.4 非功能性需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 话务监控调度系统设计 |
| 4.1 系统设计原则 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.2.1 系统逻辑结构设计 |
| 4.2.2 系统网络结构设计 |
| 4.2.3 系统接口设计 |
| 4.3 系统功能模块详细设计 |
| 4.3.1 系统管理模块 |
| 4.3.2 坐席管理模块 |
| 4.3.3 话务技能管理模块 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于多目标优化算法的系统设计 |
| 5.1 基于多目标优化算法的话务监控设计 |
| 5.1.1 多目标优化算法的研究现状 |
| 5.1.2 话务监控调度设计要求 |
| 5.1.3 话务调度多目标优化算法及优化评价 |
| 5.1.4 话务监控调度实现描述 |
| 第六章 话务监控调度系统实现与测试 |
| 6.1 系统实现环境 |
| 6.2 系统模块实现 |
| 6.2.1 系统管理模块 |
| 6.2.2 坐席管理模块 |
| 6.2.3 话务技能管理模块 |
| 6.3 系统测试 |
| 6.3.1 系统测试环境 |
| 6.3.2 系统功能测试 |
| 6.3.3 系统性能测试 |
| 6.3.4 优化结果对比测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（5）基于云计算的中国电信用户行为模式预测研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 云计算研究现状 |
| 1.2.2 云计算在电信公司的研究与应用现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 云计算及其平台 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 批处理云计算平台Hadoop |
| 2.2.1 Hadoop简介 |
| 2.2.2 分布式文件系统HDFS |
| 2.2.3 MapReduce模型 |
| 2.3 实时云计算平台Storm |
| 2.3.1 Storm简介 |
| 2.3.2 Storm实现的原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 云计算在电信业务中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 IaaS类产品及能力 |
| 3.3 PaaS类产品及能力 |
| 3.4 云服务类产品及能力 |
| 3.5 SaaS类产品及能力 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 云计算在电信用户行为模式分析中的应用 |
| 4.1 Hadoop下的分布式系统聚类算法 |
| 4.2 支持向量机(SVM) |
| 4.2.1 线性分类 |
| 4.2.2 非线性分类 |
| 4.2.3 松弛变量 |
| 4.3 分布式套餐A预测算法及其实现 |
| 4.3.1 离线模式-Hadoop下的SVM训练阶段 |
| 4.3.2 在线模式-Storm下的SVM预测阶段 |
| 4.4 运行结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）移动用户手机上网行为偏好及情景化推荐（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 移动互联网的发展 |
| 1.1.2 数据挖掘在电信行业的应用 |
| 1.1.3 信息推荐与情境 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 手机上网用户行为 |
| 1.3.2 用户偏好 |
| 1.3.3 情景化推荐 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 研究内容与章节安排 |
| 2 用户内容偏好挖掘模型框架 |
| 2.1 数据采集 |
| 2.1.1 移动用户数据分类 |
| 2.1.2 移动用户数据采集源 |
| 2.1.3 移动数据采集技术 |
| 2.1.3.1 手机信令技术 |
| 2.1.3.2 深度包检测技术 |
| 2.2 数据预处理 |
| 2.2.1 数据清理 |
| 2.2.2 数据集成 |
| 2.2.3 数据归约 |
| 2.2.4 数据变换 |
| 2.3 数据挖掘建模 |
| 2.3.1 模型算法的选择 |
| 2.3.2 本文涉及的算法说明 |
| 2.3.3 用户行为建模 |
| 2.4 模型评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 构建用户习惯性内容偏好模型 |
| 3.1 模型数据准备 |
| 3.1.1 用户群范围 |
| 3.1.2 数据资源列表 |
| 3.1.3 模型变量准备 |
| 3.2 建模方案 |
| 3.2.1 算法输出结果 |
| 3.2.2 提取用户位置信息 |
| 3.2.3 用户习惯性内容偏好建模步骤 |
| 3.3 模型结果输出 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 构建用户潜在性内容偏好模型 |
| 4.1 模型数据准备 |
| 4.1.1 用户群范围 |
| 4.1.2 数据资源列表 |
| 4.1.3 模型变量准备 |
| 4.2 建模方案 |
| 4.2.1 目标用户分类 |
| 4.2.2 算法输出说明 |
| 4.2.3 用户潜在性内容偏好建模步骤 |
| 4.3 模型结果输出 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 情景化推荐在移动业务中的应用 |
| 5.1 YZ移动向娱乐(视频、音乐)偏好用户进行推荐 |
| 5.2 CZ移动营销推荐案例 |
| 5.3 WX移动推广应用情况 |
| 5.4 HA移动针对高校学生进行个性化推荐 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结语 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究贡献 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 致谢 |
（7）D公司电信增值业务营销策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 技术路线图 |
| 1.5 研究目标 |
| 2. 理论基础研究 |
| 2.1 电信增值业务的概念和发展历程 |
| 2.1.1 电信增值业务的概念 |
| 2.1.2 中国增值业务的发展历程 |
| 2.2 产品链介绍和利润分配方式 |
| 2.2.1 产业链角色介绍 |
| 2.2.2 产业利润分配方式 |
| 2.3 电信增值业务的分类 |
| 2.4 文献综述 |
| 2.4.1 市场营销基础理论 |
| 2.4.2 电信增值业务相关研究 |
| 2.4.3 综述述评 |
| 3. D公司电信增值业务的发展现状 |
| 3.1 公司基本情况 |
| 3.1.1 公司介绍 |
| 3.1.2 团队组织架构 |
| 3.2 D公司电信增值业务的基本情况 |
| 3.2.1 D公司中国移动增值业务的分布 |
| 3.2.2 D公司中国联通增值业务的分布 |
| 3.2.3 D公司中国电信增值业务的分布 |
| 4. D公司电信增值业务的营销策略现状 |
| 4.1 产品 |
| 4.1.1 单服务的产品形式 |
| 4.1.2 内容+服务的组合产品形式 |
| 4.1.3 产品收入情况 |
| 4.2 价格 |
| 4.2.1 成本的价格与企业毛利 |
| 4.2.2 用户的产品定价策略 |
| 4.2.3 灵活调整价格 |
| 4.3 渠道 |
| 4.3.1 纯CP渠道 |
| 4.3.2 综合类渠道 |
| 4.3.3 渠道的分层管理 |
| 4.4 促销 |
| 4.4.1 对用户的促销 |
| 4.4.2 对渠道的促销 |
| 4.4.3 对稀缺省份的开拓 |
| 4.5 D公司增值业务的营销策略评述 |
| 5. D公司的环境分析和SWOT分析 |
| 5.1 D公司宏观环境与行业环境 |
| 5.1.1 D公司的宏观环境 |
| 5.1.2 D公司的行业环境 |
| 5.2 D公司增值业务的营销策略SWOT分析 |
| 5.2.1 优势分析 |
| 5.2.2 劣势分析 |
| 5.2.3 机会分析 |
| 5.2.4 威胁分析 |
| 5.2.5 SWOT总结 |
| 6. D公司电信增值业务的营销策略优化建议 |
| 6.1 产品方面,突出CP角色,发展新型业务 |
| 6.1.1 尽快补充移动娱乐内容APP |
| 6.1.2 快速发展移动新型业务,培育新的收入增长点 |
| 6.2 价格方面,扩充产品资费,补齐资费类型 |
| 6.3 渠道方面,拓宽渠道合作,深入挖掘渠道价值 |
| 6.3.1 多元化渠道选择 |
| 6.3.2 渠道开发 |
| 6.3.3 渠道控制 |
| 6.4 促销方面,加强CP内容运营,拓展稀缺省份 |
| 6.4.1 业务促销策略 |
| 6.4.2 拓展稀缺省份 |
| 6.4.3 注重传统的广告促销 |
| 6.4.4 主题促销 |
| 6.4.5 公共关系促销 |
| 6.5 营销策略建议的实施保障 |
| 6.5.1 组织结构保障稳定发展的前提 |
| 6.5.2 人力资源保障良好的用人机制 |
| 6.5.3 培训考核机制保障团队持续进步 |
| 6.5.4 绩效考评管理激发工作热情 |
| 6.5.5 强大资金保障业务良好扩张 |
| 6.5.6 客户服务保障用户高度满意 |
| 6.5.7 文化建设保障长效发展 |
| 7. 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 第一导师简介 |
| 第二导师简介 |
| 致谢 |
（8）基于数据分析的电信行业常态化审计系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 电信行业数据的应用发展过程 |
| 1.2.1 数据的概述 |
| 1.2.2 电信行业目前的现状 |
| 1.2.3 数据时代下对电信行业造成的变革 |
| 1.3 本论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 基于数据分析的常态化审计业务需求分析 |
| 2.1 数据的产生 |
| 2.1.1 充值过程中系统间关系 |
| 2.1.2 有价卡状态转换 |
| 2.2 技术、网络产生和传输数据分析 |
| 2.3 收集电子证据 |
| 2.4 分析和数据建模 |
| 2.5 审计阶段流程分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于数据分析的常态化审计系统架构设计 |
| 3.1 基于数据的常态化审计系统架构设计分析 |
| 3.1.1 系统架构缺陷分析 |
| 3.1.2 系统安全缺陷分析 |
| 3.2 开发架构设计 |
| 3.3 前端页面设计 |
| 3.4 系统部署方案 |
| 3.5 系统安全性设计 |
| 3.5.1 系统用户管理 |
| 3.5.2 用户及权限管理 |
| 3.5.3 日志管理 |
| 3.5.4 系统接口 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于数据分析的常态化审计系统实现 |
| 4.1 基于数据分析的常态化系统展现 |
| 4.1.1 常规审计责任人界面 |
| 4.1.2 常规业务整改责任人界面 |
| 4.1.3 常态化审计管理界面 |
| 4.1.4 报表界面 |
| 4.2 系统读取接口实现 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于数据分析的常态化审计系统测试 |
| 5.1 Web应用程序测试报告 |
| 5.1.1 Web应用程序系统测试报告 |
| 5.1.2 系统上线清单 |
| 5.2 优化后的性能分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文 |
| 致谢 |
（9）基于数据仓库的四重采集系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文的主要工作 |
| 2 数据仓库技术理论 |
| 2.1 基本概念及体系结构 |
| 2.2 数据仓库建模 |
| 2.3 数据立方体及数据集成 |
| 2.4 联机分析处理技术(OLAP) |
| 2.5 建立数据仓库 |
| 2.6 性能优化及ETL工具 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 四重采集系统需求分析与架构设计 |
| 3.1 系统总体需求分析 |
| 3.2 数据仓库主题分析 |
| 3.2.1 重点事件主题分析 |
| 3.2.2 重点对象主题分析 |
| 3.2.3 重点阵地主题分析 |
| 3.3 业务功能模块分析 |
| 3.3.1 重点事件模块分析 |
| 3.3.2 重点对象模块分析 |
| 3.3.3 重点阵地模块分析 |
| 3.3.4 重点群体模块分析 |
| 3.4 系统总体架构设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 四重采集系统详细设计 |
| 4.1 数据仓库的模型设计 |
| 4.1.1 逻辑模型设计 |
| 4.1.2 物理模型设计 |
| 4.2 业务功能模块设计 |
| 4.2.1 重点事件模块设计 |
| 4.2.2 重点对象模块设计 |
| 4.2.3 重点阵地模块设计 |
| 4.2.4 重点群体模块设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 四重采集系统的具体实现 |
| 5.1 数据仓库功能实现 |
| 5.1.1 数据抽取 |
| 5.1.2 数据转换和清洗 |
| 5.1.3 数据加载 |
| 5.2 业务功能实现 |
| 5.2.1 重点事件模块 |
| 5.2.2 重点对象模块 |
| 5.2.3 重点阵地模块 |
| 5.2.4 重点群体模块 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 基于数据仓库的四重采集系统验证 |
| 6.1 系统部署 |
| 6.2 系统功能验证 |
| 6.2.1 应用场景 |
| 6.2.2 验证方法 |
| 6.2.3 验证结论 |
| 6.3 系统测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（10）基于电信业务的掌上运维系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 相关技术分析 |
| 2.1 WebService技术 |
| 2.2 资源服务平台介绍 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 掌上运维系统的设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 系统的总体设计 |
| 3.3 系统功能设计 |
| 3.4 系统数据库设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 掌上运维系统的实现 |
| 4.1 系统的开发运行环境 |
| 4.2 系统功能实现 |
| 4.3 系统测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、Web Service在电信行业数据业务中的应用（论文参考文献）
- [1]电信运维容量分析系统的设计与实现[D]. 张健尧. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]宁夏联通创新业务项目管理系统设计与实现[D]. 云昳梅. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]基于机器学习的电信套餐推荐系统的设计与实现[D]. 杜晶. 中南财经政法大学, 2020(07)
- [4]基于多目标优化算法的话务监控调度平台设计与实现[D]. 刘欣. 广西大学, 2019(02)
- [5]基于云计算的中国电信用户行为模式预测研究与设计[D]. 姜丽霞. 南京邮电大学, 2017(02)
- [6]移动用户手机上网行为偏好及情景化推荐[D]. 李阳. 南京大学, 2017(01)
- [7]D公司电信增值业务营销策略研究[D]. 居美. 北京林业大学, 2017(04)
- [8]基于数据分析的电信行业常态化审计系统研究[D]. 周文杰. 上海交通大学, 2015(03)
- [9]基于数据仓库的四重采集系统的设计与实现[D]. 俞忆青. 上海交通大学, 2016(01)
- [10]基于电信业务的掌上运维系统的设计与实现[D]. 李竹. 华中科技大学, 2015(06)