软件工程开题报告8篇（全文完整）

软件工程开题报告第1篇一.研究背景、概况及意义1.研究背景随着科学技术的飞速发展,越来越多的大规模科学和工程计算问题对计算机的速度提出了非常高的要求。在图像处理方面,大规模的地形匹配、神经网络计算及其下面是小编为大家整理的软件工程开题报告8篇,供大家参考。

软件工程开题报告 第1篇

一.研究背景、概况及意义

1.研究背景

随着科学技术的飞速发展,越来越多的大规模科学和工程计算问题对计算机的速度提出了非常高的要求。在图像处理方面,大规模的地形匹配、神经网络计算及其他计算量大的任务都需要计算机具有强大的计算性能。近年来,微处理器的性能不断提高,高速局域网的不断发展,可以利用相对廉价的微机通过高速局域网构建高性能的并行集群计算系统。与传统的超级计算机相比,并行集群计算系统具有较高的性价比和良好的可扩展性,可以满足不同规模的大型计算问题。

在数字图像处理中，图像匹配是根据已知一幅图像在陌生图像中寻找对应子图像的过程，它在计算机视觉、航空遥感、医学图像、飞行器制导等领域具有广泛的应用。目前，图像匹配算法很多，基于灰度匹配算法简单、精度高，但计算量大、对旋转形变等敏感。基于特征匹配方法计算量小，对灰度变化、形变及遮挡等有较好的适应性，但它取决于特征提取的质量，匹配精度不是很理想。基于神经网络和遗传算法具有良好的并行性和非线性全局作用，良好的容错和记忆能力，但计算代价高、参数选取对结果影响大。其中经典的灰度相关算法具有匹配精度高，易于硬件实现等特点，但计算量大、速度慢，应用受到限制。现今针对灰度相关匹配改进的算法较多，如灰度归一化相关匹配，基本上是从相似性度量的函数着手进行算法的改进，但很多是基于串行处理。随着近几年硬件的飞速发展，使得传统的大型工作站可由多微机的集群系统代替，从而使得计算量大的问题可由后者解决。在图像处理的研究中，并行处理的引入极大地缩短了计算时间，成为图像处理中的一种重要手段。本文基于灰度相关匹配进行并行化处理、改进，提高运算速度。

2.国内外研究概况

目前，MPI(Message Passing Interface) 是比较流行的并行计算开发环境之一。MPI是一个并行计算消息传递接口标准,由MPI论坛(MPI Forum)推出,制定该标准的目的是提高并行程序的可移植性和开发效率。MPI论坛是由欧美主要的并行计算机生产商、大学、政府实验室和工厂研究人员组成的一个非官方组织。MPI论坛在1994年6 月正式推出了MPI的第一个版本MPI1.0 ,又于1995 年6 月推出了MPI1.1 ,对原有的版本进行了修改、完善和补充。1997年7月推出的MPI2.0版本中,又加入了远程存储访问、并行I/O、动态进程管理等内容。MPI现在已经成为产业界广泛支持的并行计算标准。

3.现实意义

现今针对灰度相关匹配改进的算法较多, 如灰度归一化相关匹配，基本上是从相似性度量的函数着手进行算法的改进，但很多是基于串行处理。随着近几年硬件的飞速发展, 使得传统的大型工作站由多微机的集群系统代替，从而使得计算量大的问题可由后者解决。在图像处理的研究中，并行处理的引入极大地缩短了计算时间, 成为图像处理中的一种重要手段。本文基于灰度相关匹配进行并行化处理，并对其进行适当的改进，以提高运算速度。

二.研究主要内容

研究内容：

基于并行计算在高性能计算中的优势并根据图像处理的特点，探讨了并行计算在图像处理中的应用。给出了图像并行处理的一般过程,并用具体例子作以说明，同时也给出了如何提高图像并行处理效率的一些措施。

1 软件工具的选择

已有若干并行编程软件包可供选择，例如PVM ( ParallelVirtualMachine)，MPI ( Message Passing Interface)，Express，Pthreads等，但是，其中只有PVM，MPI是针对网络多计算机系统(或工作站集群系统)设计的。前者提供了一种支持异构或同构计算机间消息传递的软件环境，适合于多种硬件结构,包括运行Linux、UNIX操作系统的PC机。它可以用C或者Fortran编程。而MPI具有和PVM 类似的比较强大的功能。与PVM一样，它可以用C或者Fortran编程，并且也适合于多种硬件结构，包括运行Linux、Windows、NT操作系统的PC机。但它是被推荐的一种适用于消息传递型多计算机系统的并行软件编程标准。因此，它不仅实用，可移植、高效灵活，而且将有更广泛的推广价值。此外，它的许多版本与实现,如MPICH、CHIPM、LAM等都可以在网上免费下载，这为图像并行处理的研究提供了十分有利的条件。在我们研究图像并行处理时，选择了MPI作为并行程序设计工具。

2 并行图像处理算法的实现图像处理的并行求解过程，一般分为以下几个步骤：

(1) 对图像处理问题进行抽象，建立算法串行模型;

(2) 对算法串行模型进行分析，找出算法模型中需要并行处理的部分，确定算法并行实现方法建立算法并行模型的描述;

(3) 用并行计算语言实现并行算法;

(4) 在并行集群计算系统上运行，调试并行算法。

3 并行图像处理具体算法实例：

灰度匹配是数字图像处理中一项重要的技术，以往的匹配方法虽然精确度高，但计算量大、时间长。针对这一问题，将基于MPI(Message Passing Interface)的集群并行处理思想引入到图像灰度匹配中，对待匹配的图像采用数据分割处理，结合并行处理的一般步骤对图像灰度匹配进行并行建模、实现，对传统的图像灰度匹配算法进行并行化改进，试验结果表明并行化处理能显著地缩短灰度匹配时间，达到较高的加速比和效率。通过对图像灰度匹配的并行化处理，验证了并行计算的高性能。

研究目标：

灰度匹配是数字图像处理中一项重要的技术，以往的匹配方法虽然精确度高，但计算量大、时间长。针对这一问题，将基于MPI(Message Passing Interface)的集群并行处理思想引入到图像灰度匹配中，对待匹配的图像采用数据分割处理，结合并行处理的一般步骤对图像灰度匹配进行并行建模、实现，对传统的图像灰度匹配算法进行并行化改进，试验结果表明并行化处理能显著地缩短灰度匹配时间，达到较高的加速比和效率。通过对图像灰度匹配的并行化处理，验证了并行计算的高性能。

三.研究步骤、方法及措施

研究步骤与方法

本课题将先从理论上提出解决办法，再从实践中不断验证断修正理论模型最后开发出一个初步的应用系统。立足于并行计算在图像处理方面的应用，致力于研究MPI在灰度匹配上的具体应用。

可能遇到的问题及采取的措施

1. 图像处理的并行模型的选择以及实现

2. 分析并行量大时和并行量小时等多种情况的比较。

四.研究进度计划

研究工作的总体安排和进度：

1. 20**.2.21-20**.3.6 查阅相关文档、确定论文题目

2. 20**.3.7-20**.3.20 撰写开题报告，调研项目所用的并行计算技术

3. 20**.3.21-20**.3.23 文献综述

4. 20**.3.24-20**.4.19 项目开发，大体完成

5. 20**.4.20-20**.4.24 外文翻译

6. 20**.4.25-20**.5.6 论文一稿

7. 20**.5.7-20**.5.8 中期检查

8. 20**.5.9-20**.5.31 论文二稿

9. 20**.6.1-20**.6.5 论文三稿

10. 20**.6.6-20**.6.10 论文定稿，准备答辩材料

软件工程开题报告 第2篇

一、选题背景

当今的互联网服务面临着许许多多的挑战和千变万化的需求，其中就包括需要管理海量的数据，并且能为高速增长的用户群提供持续可依赖的服务。这里所说的互联网服务包括了诸如在线邮箱、搜索引擎、在线游戏、在线金融系统、内容分发网络、文件共享网络等等。因此，能提供这些互联网服务的系统往往很庞大：由成百上千台机器组成，并且这些机器可能在同一个数据中心里，也可能分散在不同的数据中心，之间通过不可依赖的网络进行通信。在具有如此巨大的扩展性的集群中，错误的发生变的很常见：一部分机器可能随时会遇到硬件或者软件故障;网络延迟和网络故障随时可能发生，导致丢包、网络分区等情况;偶发的恶意攻击或是操作错误，也有可能导致不可预测的灾难性错误发生。所以，构建这种系统的软件往往很复杂，同时，每隔一段时间，系统都需要进行一定的修改(升级)以提升性能、修改错误或增加新的功能。本文工作所面临的最基本的问题就是如何有效地设计一种工程上可行的升级方案，使得这种规模的分布式系统能在升级期间能持续地提供服务。

二、研究目的和意义

时下云计算十分火爆，各种互联网公司、银行、政府都经常提及云计算，各种各样的分布式系统也层出不穷，不论是著名的大型分布式产品的开源项目诸如Hadoop、Open Stack、Mongo DB等等，又或者是国内外的著名的云计算服务提供商Amazon AWS、Microsoft Azure、阿里云们，云计算早已从纸面或者是宣传标语中，走向了实实在在的落地阶段。但是，针对云计算抑或是分布式系统中一个比较具体的问题的相关研究，尤其对于国内的相关领域而言，却是比较缺少的，国内工业界的著名厂商们似乎都在闷头造车，分享出来的解决云计算工程中实际具体问题的论文和研究成果依然较少。本人深知自己的能力有限，仅得益于研究生期间的一些实习经历，结合工程实际，尝试对分布式系统的升级和数据迁移问题做一些总结和提炼的工作，并且有一定的创新。

三、本文研究涉及的主要理论

分布式系统是其组件分布在联网的计算机上，组件之间通过传递消息进行通信和动作协调的软件系统[2]。分布式系统是一个统称，常见的有分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译(解释)系统、分布式文件系统和分布式数据库(存储)系统等等。本文所面临的升级和数据迁移的问题涉及到更多的是分布式存储系统，分布式存储系统的定义如下：分布式存储系统是大量的普通的PC服务器通过互联网互联，对外作为一个整体提供存储服务。也可以说，那些以数据存储和访问为目的而设计的分布式系统称之为分布式存储系统。与普通的软件系统不同，分布式存储系统具有以下几个特性，理解这些特性对解决本文所提出的问题具有基础性的意义。扩展性：分布式存储系统的扩展性是最重要的优势，往往可以扩展成百上千台的规模。同时随着集群规模的增长，其系统整体性能表现为线性增长。并且，可以根据一定的策略将数据和请求分配到不同的物理节点，物理节点的数目和集群处理能力成正比，集群是线性可扩展的。同时，集群能否扩展，可否线性扩展是衡量分布式存储系统的一个重要指标。低成本和高性能：分布式存储系统具有的自动容错、自动负载均衡机制使其可以构建在普通的PC机之上。另外，线性扩展能力也使得增加、减少机器非常方便，可以实现自动运维。因此，对整个集群而言，分布式存储系统具备高性能。数据分布：分布式存储系统区别于单机存储系统最大的特点是它可以按照一定方法进行数据切片，不同的物理节点分布不同的数据分片，从而将系统的存储容量压力和访问请求压力分散到系统集群的各个物理节点上，使系统整体能够存储超大规模的数据量，同时能够接受更多的并发请求。那么如何将数据分布到多台服务器才能够保证数据分布均匀?数据分布到多台服务器后如何实现跨服务器读写操作?常用的数据分片和分布方法有两种：a.哈希分区方法，即根据数据的Key进行哈希取模，离散的分配到集群的物理节点上，Amazon的Dynamo采用了一致性哈希算法进行分区;b.连续分区方法，即将整个数据集合按照key来排序，根据key的范围进行分片。

四、本文研究的主要内容及研究框架

(一)本文研究的主要内容

本论文共分为六章，各章的主要内容如下所述：

第一章为引言。介绍了本论文的研究背景，简述了云计算和分布式系统目前的现状，系统升级的必要性，以及本文的主要工作和组织结构。

第二章为文献综述。介绍了分布式系统相关的基本理论，分析了一些典型的Nosql系统，综述了在单机软件成熟的升级方案以及在分布式系统升级问题上前人的一些研究成果。

第三章为难点分析及总体设计。本章系统地分析了分布式系统升级问题的难点，并且提出了高可用的分布式系统升级设计的基本概念和原则，在此基础上，提出了该问题的总体设计方案。

第四章为详细设计和实现。本章在前一章的基础上，依次详细地设计了在单数据中心和跨数据中心的分布式环境下的系统升级方案，为本论文的最为重点的章节。

第五章为方案测试与实施。本章在详细设计与实现的基础上，提出了相应的测试和实施方案，通过测试分析和实验分析验证了升级方案的有效性。

第六章为总结和展望。总结了全文所做的工作，指出了论文的创新点，并且对论文的不足以及未来的后续研究做出了展望。

(二)本文研究框架

本文研究框架可简单表示为：

五、写作提纲

摘要 4-5

ABSTRACT 5-6

第一章引言9-11

1.1研究背景9

1.3 本文组织结构10-11

2.1分布式相关理论11-14

2.1.1基本概念和特性11-12

2.2典型Nosql系统分析14-19

2.2.1 Bigtable 15-16

2.2.2 Dynamo 16-18

2.2.3 Cassandra与Bigtable，Dynamo的对比18-19

2.5本章小结 22-23

第三章难点分析与总体设计23-32

3.2高可用的分布式系统升级设计25-27

3.2.2升级设计的基本原则26-27

3.3总体设计方案 27-31

3.3.2 方案步骤28-30

3.3.3重点说明30-31

3.4本章小结 31-32

第四章详细设计与实现32-51

4.2单数据中心分布式系统升级33-38

4.2.1设计意义33-34

4.2.2详细设计34-38

4.3跨数据中心分布式系统升级38-42

4.3.1区别分析38

4.3.2总体说明38-39

4.3.3读写请求处理39-40

4.3.4详细步骤40-42

4.4主要模块的实现42-49

4.4.2升级主要模块实现44-46

4.4.3数据迁移模块实现46-48

4.4.4回调函数的实现48-49

4.5本章小结 49-51

第五章方案实施与测试51-70

5.1 方案实施51-57

5.1.1系统部署51

5.2 方案测试57-66

5.2.1单元测试57-61

5.2.2集成测试61-63

5.2.3系统测试63-66

5.3实际生产环境测试结果66-69

5.4本章小结 69-70

第六章总结与展望70-72

6.1回顾和总结 70-71

6.2前景展望71-72

参考文献72-74

致谢74

六、本文研究进展(略)

七、参考文献

[5] Armando Fox and Eric Brewer, Harvest, Yield and Scalable Tolerant Systems, Proc. 7th Workshop Hot Topics in Operating Systems (Hot OS 99), IEEE CS, 1999, pg. 174-178.

[6] MSBI #72 BI # 5 Big Data # 2 What is Big Data ? What is No SQL ? What is Relation in association of Microsoft with SQL Azure , Windows Azure ,Big Data and No SQL together.

[7] Chang, Fay, et al. Bigtable: A distributed storage system for structured data. ACM Transactions on Computer Systems (TOCS) 26.2 (20**): 4.

[8] Giuseppe De Candia, Deniz Hastorun, Madan Jampani, etc. Dynamo: Amazons Highly Available Key-value Store.

软件工程开题报告 第3篇

一.研究背景、概况及意义

1.研究背景

随着科学技术的飞速发展,越来越多的大规模科学和工程计算问题对计算机的速度提出了非常高的要求。在图像处理方面,大规模的地形匹配、神经网络计算及其他计算量大的任务都需要计算机具有强大的计算性能。近年来,微处理器的性能不断提高,高速局域网的不断发展,可以利用相对廉价的微机通过高速局域网构建高性能的并行集群计算系统。与传统的超级计算机相比,并行集群计算系统具有较高的性价比和良好的可扩展性,可以满足不同规模的大型计算问题。

在数字图像处理中，图像匹配是根据已知一幅图像在陌生图像中寻找对应子图像的过程，它在计算机视觉、航空遥感、医学图像、飞行器制导等领域具有广泛的应用。目前，图像匹配算法很多，基于灰度匹配算法简单、精度高，但计算量大、对旋转形变等敏感。基于特征匹配方法计算量小，对灰度变化、形变及遮挡等有较好的适应性，但它取决于特征提取的质量，匹配精度不是很理想。基于神经网络和遗传算法具有良好的"并行性和非线性全局作用，良好的容错和记忆能力，但计算代价高、参数选取对结果影响大。其中经典的灰度相关算法具有匹配精度高，易于硬件实现等特点，但计算量大、速度慢，应用受到限制。现今针对灰度相关匹配改进的算法较多，如灰度归一化相关匹配，基本上是从相似性度量的函数着手进行算法的改进，但很多是基于串行处理。随着近几年硬件的飞速发展，使得传统的大型工作站可由多微机的集群系统代替，从而使得计算量大的问题可由后者解决。在图像处理的研究中，并行处理的引入极大地缩短了计算时间，成为图像处理中的一种重要手段。本文基于灰度相关匹配进行并行化处理、改进，提高运算速度。

2.国内外研究概况

目前，MPI(Message Passing Interface) 是比较流行的并行计算开发环境之一。MPI是一个并行计算消息传递接口标准,由MPI论坛(MPI Forum)推出,制定该标准的目的是提高并行程序的可移植性和开发效率。MPI论坛是由欧美主要的并行计算机生产商、大学、政府实验室和工厂研究人员组成的一个非官方组织。MPI论坛在1994年6 月正式推出了MPI的第一个版本MPI1.0 ,又于1995 年6 月推出了MPI1.1 ,对原有的版本进行了修改、完善和补充。1997年7月推出的MPI2.0版本中,又加入了远程存储访问、并行I/O、动态进程管理等内容。MPI现在已经成为产业界广泛支持的并行计算标准。

3.现实意义

现今针对灰度相关匹配改进的算法较多, 如灰度归一化相关匹配，基本上是从相似性度量的函数着手进行算法的改进，但很多是基于串行处理。随着近几年硬件的飞速发展, 使得传统的大型工作站由多微机的集群系统代替，从而使得计算量大的问题可由后者解决。在图像处理的研究中，并行处理的引入极大地缩短了计算时间, 成为图像处理中的一种重要手段。本文基于灰度相关匹配进行并行化处理，并对其进行适当的改进，以提高运算速度。

二.研究主要内容

研究内容：

基于并行计算在高性能计算中的优势并根据图像处理的特点，探讨了并行计算在图像处理中的应用。给出了图像并行处理的一般过程,并用具体例子作以说明，同时也给出了如何提高图像并行处理效率的一些措施。

1 软件工具的选择

已有若干并行编程软件包可供选择，例如PVM ( ParallelVirtualMachine)，MPI ( Message Passing Interface)，Express，Pthreads等，但是，其中只有PVM，MPI是针对网络多计算机系统(或工作站集群系统)设计的。前者提供了一种支持异构或同构计算机间消息传递的软件环境，适合于多种硬件结构,包括运行Linux、UNIX操作系统的PC机。它可以用C或者Fortran编程。而MPI具有和PVM 类似的比较强大的功能。与PVM一样，它可以用C或者Fortran编程，并且也适合于多种硬件结构，包括运行Linux、Windows、NT操作系统的PC机。但它是被推荐的一种适用于消息传递型多计算机系统的并行软件编程标准。因此，它不仅实用，可移植、高效灵活，而且将有更广泛的推广价值。此外，它的许多版本与实现,如MPICH、CHIPM、LAM等都可以在网上免费下载，这为图像并行处理的研究提供了十分有利的条件。在我们研究图像并行处理时，选择了MPI作为并行程序设计工具。

2 并行图像处理算法的实现图像处理的并行求解过程，一般分为以下几个步骤：

(1) 对图像处理问题进行抽象，建立算法串行模型;

(2) 对算法串行模型进行分析，找出算法模型中需要并行处理的部分，确定算法并行实现方法建立算法并行模型的描述;

(3) 用并行计算语言实现并行算法;

(4) 在并行集群计算系统上运行，调试并行算法。

3 并行图像处理具体算法实例：

灰度匹配是数字图像处理中一项重要的技术，以往的匹配方法虽然精确度高，但计算量大、时间长。针对这一问题，将基于MPI(Message Passing Interface)的集群并行处理思想引入到图像灰度匹配中，对待匹配的图像采用数据分割处理，结合并行处理的一般步骤对图像灰度匹配进行并行建模、实现，对传统的图像灰度匹配算法进行并行化改进，试验结果表明并行化处理能显著地缩短灰度匹配时间，达到较高的加速比和效率。通过对图像灰度匹配的并行化处理，验证了并行计算的高性能。

研究目标：

灰度匹配是数字图像处理中一项重要的技术，以往的匹配方法虽然精确度高，但计算量大、时间长。针对这一问题，将基于MPI(Message Passing Interface)的集群并行处理思想引入到图像灰度匹配中，对待匹配的图像采用数据分割处理，结合并行处理的一般步骤对图像灰度匹配进行并行建模、实现，对传统的图像灰度匹配算法进行并行化改进，试验结果表明并行化处理能显著地缩短灰度匹配时间，达到较高的加速比和效率。通过对图像灰度匹配的并行化处理，验证了并行计算的高性能。

三.研究步骤、方法及措施

研究步骤与方法

本课题将先从理论上提出解决办法，再从实践中不断验证断修正理论模型最后开发出一个初步的应用系统。立足于并行计算在图像处理方面的应用，致力于研究MPI在灰度匹配上的具体应用。

可能遇到的问题及采取的措施

1. 图像处理的并行模型的选择以及实现

2. 分析并行量大时和并行量小时等多种情况的比较。

四.研究进度计划

研究工作的总体安排和进度：

1. 20**.2.21-20**.3.6 查阅相关文档、确定论文题目

2. 20**.3.7-20**.3.20 撰写开题报告，调研项目所用的并行计算技术

3. 20**.3.21-20**.3.23 文献综述

4. 20**.3.24-20**.4.19 项目开发，大体完成

5. 20**.4.20-20**.4.24 外文翻译

6. 20**.4.25-20**.5.6 论文一稿

7. 20**.5.7-20**.5.8 中期检查

8. 20**.5.9-20**.5.31 论文二稿

9. 20**.6.1-20**.6.5 论文三稿

10. 20**.6.6-20**.6.10 论文定稿，准备答辩材料

软件工程开题报告 第4篇

一、选题背景与意义

(一)选题背景

作为国民经济发展的支柱和主导性产业，电信行业在推动国民经济信息化，拉动国民经济快速发展等方面，发挥着积极的重要作用。新时期我国电信行业取得了长足的发展由于3G牌照发放、电信重组等发展机遇，预计20**年我国电信业将实现6%以上的增长。20**年第一季度，全国电信业务总量累计完成5867.8亿元，比上年同期增长10.8%;全国累计净增电信用户2360.7万户，总数达到100564.1万户，突破10亿户大关。

预计到20**年，工业和信息化部管理的工业行业的信息化投资可达500亿元，预计可为电信运营业提供一个可观的收入增长点(见图2)。20**年1月7日重组后的中国移动、中国电信和中国联通分别获得TD-SCDMA、CDMA20**和WCDMA 3G牌照。3G将为中国电信产业带来更多机遇，促进移动新格局的形成。三大运营商20**年仅在3G网络建设的投资就达到1350亿元至1650亿元，加上三张3G网络投入的手机补贴，20**年3G相关投资将达到1730亿元至20**亿元。

截止到20**年8月，中国移动用户的总数已经突破了5个亿，单从用户的规模来看，中国移动已成为全球最大的运营商。同一年中，随着完成与中国铁通的重组工作，中国移动长期以来跛行的局面得以结束，实现了真正意义上的全业务运营。20**年，在扩大原有移动通信市场优势的同时，中国移动还将在更多的领域竞争，从而维持其强势地位。目前中国移动的市场份额在新增用户市场上不断遭到竞争对手的蚕食。根据运营商披露的数据显示，截止到20**年11月，在新增用户市场上，中国移动的份额降到了50.6%;同年11月新增移动用户458万户，同比下降了33.3%。与此同时，中国联通在该月新增了141万用户，中国电信则新增307万用户。这些数据都表明中国移动的优势地位也在不断面临挑战。

(二)研究意义

通过海量网络数据，分析把握客户行为特征，为企业决策提供可靠依据。网络系统积累的海量网络数据对于运营商而言无疑是一笔宝贵的财富，利用数据挖掘相关技术，从所积累的海量网络数据中提取有用信息，并在原有作业系统的基础上提炼与升华，以实现客户的细分和特征化，将大的客户群体划分成多个小的客户群体，实现市场的分割，以便针对不同群体的客户实现差异化服务，为企业决策提供可靠依据，从而提升企业利润或降低企业运营成本。

通过数据挖掘技术有效的分析客户信息，不但可以扩大企业的经营活动范围，及时把握新的客户需求和市场机会，有针对性地制定营销策略，从而占领更多的市场份额，还可以帮助企业更好的保留原有老客户，同时吸引更多的新客户。针对性地实施战略，实现利润最大化。借助客户细分服务，运营商便能针对不同客户的需求进行差异化服务，同时进行有效地成本控制，从而最大限度的提升客户价值，以确保企业的盈利最大化，因此本项目选题基于数据挖掘的湖南移动精准营销平台优化研究进行研究和分析。

二、文献综述

目前，数据挖掘技术及知识发现已经成为计算机科学界的研究热点。1999年，亚太地区在北京召开的第三届会议PAKDD共收到158篇论文，反映空前热烈。美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会及数据库、信息处理、人工智能、知识工程等领域的国际学术刊物都开辟了知识发现专刊，IEEE的Knowledge and Data Engineering会刊最先在1993年出版了KDD技术专刊，其发表的5篇评价、KDD系统设计的逻辑方法，并且集中讨论了数据库的动态性冗余、高噪声和不确定性、空值等问题，KDD系统与其它传统的机器学习、人工神经网络、专家系统、数理统计分析系统的联系和区别，以及相应的基本对策。6篇论文摘要展示了KDD在从建立分子模型到设计制造业方面的具体应用。

国外很多计算机公司非常重视数据挖掘的开发与应用，Informix公司于1998年底收购了当时在数据挖掘技术上卓有成效的Red Brick公司。Red Brick数据挖掘在关系引擎中通过创建模型完成，这些模型在数据库中表现为相应的表，并且这些模型可以通过结构查询语言(SQL)，能像普通表一样被访问和操作。向模型中插入数据的时候，数据挖掘计算就被执行了，然后建立含有计算结果的表。后者可以被观察，用于对计算结果的理解，并且在其它数据集中进行预测。除此之外，IBM公司和微软公司也成立了相应的研究中心进行这方面的工作，一些公司也已经提出了基于数据挖掘技术的商业智能解决方案。此外，相关软件也开始在国内销售，如SAS、SPSS、Platinum、BO以及IBM等。

三、研究内容和方法

本文研究内容首先针对湖南移动目前的运营现状提出实现精准营销的理念，湖南移动已经具备了实施优化精准营销的条件并已经开始逐步实施，通过具体的案例分析证实基于网络数据分析的客户细分等方法适用于增值业务的精准营销。本文根据提出问题、分析问题、解决问题的逻辑顺序，采用理论研究与实证研究相结合、定性分析与定量分析相结合的方法展开研究。

(1)系统分析法

本文在对相关理论和国内外研究现状进行梳理总结的基础上，构造本文的分析框架。

(2)定性与定量相结合

本文先采取定性与定量相结合的分析方法分析湖南移动精准营销平台优化研究的现状，并对基于数据挖掘的湖南移动精准营销平台优化设计提出了系统方案，为完善湖南移动精准营销平台优化提供支持。

软件工程开题报告 第5篇

一、选题背景

当今的互联网服务面临着许许多多的挑战和千变万化的需求，其中就包括需要管理海量的数据，并且能为高速增长的用户群提供持续可依赖的服务。这里所说的互联网服务包括了诸如在线邮箱、搜索引擎、在线游戏、在线金融系统、内容分发网络、文件共享网络等等。因此，能提供这些互联网服务的系统往往很庞大：由成百上千台机器组成，并且这些机器可能在同一个数据中心里，也可能分散在不同的数据中心，之间通过不可依赖的网络进行通信。在具有如此巨大的扩展性的集群中，错误的发生变的很常见：一部分机器可能随时会遇到硬件或者软件故障;网络延迟和网络故障随时可能发生，导致丢包、网络分区等情况;偶发的恶意攻击或是操作错误，也有可能导致不可预测的灾难性错误发生。所以，构建这种系统的软件往往很复杂，同时，每隔一段时间，系统都需要进行一定的修改(升级)以提升性能、修改错误或增加新的功能。本文工作所面临的最基本的问题就是如何有效地设计一种工程上可行的升级方案，使得这种规模的分布式系统能在升级期间能持续地提供服务。

二、研究目的和意义

时下云计算十分火爆，各种互联网公司、银行、政府都经常提及云计算，各种各样的分布式系统也层出不穷，不论是著名的大型分布式产品的开源项目诸如Hadoop、OpenStack、MongoDB等等，又或者是国内外的著名的云计算服务提供商AmazonAWS、MicrosoftAzure、阿里云们，云计算早已从纸面或者是宣传标语中，走向了实实在在的落地阶段。但是，针对云计算抑或是分布式系统中一个比较具体的问题的相关研究，尤其对于国内的相关领域而言，却是比较缺少的，国内工业界的著名厂商们似乎都在闷头造车，分享出来的解决云计算工程中实际具体问题的论文和研究成果依然较少。本人深知自己的能力有限，仅得益于研究生期间的一些实习经历，结合工程实际，尝试对分布式系统的升级和数据迁移问题做一些总结和提炼的工作，并且有一定的创新。

三、本文研究涉及的主要理论

分布式系统是其组件分布在联网的计算机上，组件之间通过传递消息进行通信和动作协调的软件系统[2]。分布式系统是一个统称，常见的有分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译(解释)系统、分布式文件系统和分布式数据库(存储)系统等等。本文所面临的升级和数据迁移的问题涉及到更多的是分布式存储系统，分布式存储系统的定义如下：分布式存储系统是大量的普通的PC服务器通过互联网互联，对外作为一个整体提供存储服务。也可以说，那些以数据存储和访问为目的而设计的分布式系统称之为分布式存储系统。与普通的软件系统不同，分布式存储系统具有以下几个特性，理解这些特性对解决本文所提出的问题具有基础性的意义。扩展性：分布式存储系统的扩展性是最重要的优势，往往可以扩展成百上千台的规模。同时随着集群规模的增长，其系统整体性能表现为线性增长。并且，可以根据一定的策略将数据和请求分配到不同的物理节点，物理节点的数目和集群处理能力成正比，集群是线性可扩展的。同时，集群能否扩展，可否线性扩展是衡量分布式存储系统的一个重要指标。低成本和高性能：分布式存储系统具有的自动容错、自动负载均衡机制使其可以构建在普通的PC机之上。另外，线性扩展能力也使得增加、减少机器非常方便，可以实现自动运维。因此，对整个集群而言，分布式存储系统具备高性能。数据分布：分布式存储系统区别于单机存储系统最大的特点是它可以按照一定方法进行数据切片，不同的物理节点分布不同的数据分片，从而将系统的存储容量压力和访问请求压力分散到系统集群的各个物理节点上，使系统整体能够存储超大规模的数据量，同时能够接受更多的并发请求。那么如何将数据分布到多台服务器才能够保证数据分布均匀？数据分布到多台服务器后如何实现跨服务器读写操作？常用的数据分片和分布方法有两种：a.哈希分区方法，即根据数据的Key进行哈希取模，离散的分配到集群的物理节点上，Amazon的Dynamo采用了一致性哈希算法进行分区;b.连续分区方法，即将整个数据集合按照key来排序，根据key的范围进行分片。

四、本文研究的主要内容及研究框架

(一)本文研究的主要内容

本论文共分为六章，各章的主要内容如下所述：

第一章为引言。介绍了本论文的研究背景，简述了云计算和分布式系统目前的现状，系统升级的必要性，以及本文的主要工作和组织结构。

第二章为文献综述。介绍了分布式系统相关的基本理论，分析了一些典型的Nosql系统，综述了在单机软件成熟的升级方案以及在分布式系统升级问题上前人的一些研究成果。

第三章为难点分析及总体设计。本章系统地分析了分布式系统升级问题的难点，并且提出了高可用的分布式系统升级设计的基本概念和原则，在此基础上，提出了该问题的总体设计方案。

第四章为详细设计和实现。本章在前一章的基础上，依次详细地设计了在单数据中心和跨数据中心的分布式环境下的系统升级方案，为本论文的最为重点的章节。

第五章为方案测试与实施。本章在详细设计与实现的基础上，提出了相应的测试和实施方案，通过测试分析和实验分析验证了升级方案的有效性。

第六章为总结和展望。总结了全文所做的工作，指出了论文的创新点，并且对论文的不足以及未来的后续研究做出了展望。

(二)本文研究框架

本文研究框架可简单表示为：

五、写作提纲

摘要4-5

ABSTRACT5-6

第一章引言9-11

1.1研究背景9

1.3本文组织结构10-11

2.1分布式相关理论11-14

2.1.1基本概念和特性11-12

2.2典型Nosql系统分析14-19

2.2.1Bigtable15-16

2.2.2Dynamo16-18

2.2.3Cassandra与Bigtable，Dynamo的对比18-19

2.5本章小结22-23

第三章难点分析与总体设计23-32

3.2高可用的分布式系统升级设计25-27

3.2.2升级设计的基本原则26-27

3.3总体设计方案27-31

3.3.2方案步骤28-30

3.3.3重点说明30-31

3.4本章小结31-32

第四章详细设计与实现32-51

4.2单数据中心分布式系统升级33-38

4.2.1设计意义33-34

4.2.2详细设计34-38

4.3跨数据中心分布式系统升级38-42

4.3.1区别分析38

4.3.2总体说明38-39

4.3.3读写请求处理39-40

4.3.4详细步骤40-42

4.4主要模块的实现42-49

4.4.2升级主要模块实现44-46

4.4.3数据迁移模块实现46-48

4.4.4回调函数的实现48-49

4.5本章小结49-51

第五章方案实施与测试51-70

5.1方案实施51-57

5.1.1系统部署51

5.2方案测试57-66

5.2.1单元测试57-61

5.2.2集成测试61-63

5.2.3系统测试63-66

5.3实际生产环境测试结果66-69

5.4本章小结69-70

第六章总结与展望70-72

6.1回顾和总结70-71

6.2前景展望71-72

参考文献72-74

致谢74

六、本文研究进展(略)

七、参考文献

软件工程开题报告 第6篇

一、课题的意义

选择一个适合的产品开发过程对于成功完成产品开发有着至关重要的作用。一个定义良好的过程，可以有效地指导和监控产品开发实践活动，提高产品开发的效率、质量和可预测性。但是，如果过程定义不合理，却会反过来制约我们的工作，导致挫折、低效、低质量甚至失败。

产品开发是一个多学科综合的过程。以消费电子产品为例，在产品开发过程中，软件、硬件、结构件和定制件等各个学科和专业小组的活动互相依赖、交叉并行。传统的产品开发过程往往采用串行、离散、重量级的方法，存在着以下问题：

串行的产品开发过程不能有效支持产品开发的迭代本质，项目的风险往往在后期集中爆发，导致项目进度失控或产品草率交付。

传统产品开发过程把各个学科和专业小组的活动视为一系列静态的、离散的过程，对于多学科交叉并行活动缺少有效综合与协调。

传统产品开发过程采用的重量级方法导致大量的文档工作和漫长的开发周期，难以快速交付高质量的产品。

随着产品的智能化、自动化和信息化程度越来越高，产品的功能和结构日趋复杂，其开发难度也不断增大。同时，技术和工艺水平的飞速提高，以及激烈的市场竞争导致产品的更新换代更加频繁，也使得开发时间日益缩短。在开发难度提高和开发时间缩短的双重压力下，传统的产品开发过程已经不能满足消费电子产品开发的需要。因此，建立一个高效的产品开发过程有着重大的意义。

二、国内外现状分析

为了解决传统串行的产品开发过程导致的产品设计改动量大、开发周期长、成本高、质量差等问题，人们提出了并行工程(ConcurrentEngineering)与集成产品和过程开发(IntegratedProductandProcessDevelopment,IPPD)的思想，这些思想对于建立产品开发过程有着重要的指导意义。但是并行工程与IPPD本身并没给出具体的产品开发过程定义，尤其是对于产品开发的迭代本质和多学科交叉并行特性缺乏具体的过程方法予以支持。

在产品开发中，系统工程(SystemsEngineering)起着统领全局，综合、协调各个学科和专业小组的关键作用。对于产品开发过程方法的研究和实践，是系统工程的`重要组成部分。在系统工程领域，现有的各种系统生命周期模型和系统工程过程模型从各个不同的方面对产品开发过程进行了描述，现有的重量级的产品开发过程大多数正是在这些模型的基础上建立起来的。但这些模型本身比较抽象化和一般化，不足以作为产品开发过程定义。同时，由于系统工程长期以来主要应用于大型/超大型系统(如武器系统、航天飞机等)，在应用这些模型进行产品过程定义时必须非常小心，否则容易产生过于重量级的过程。

反观软件工程(SoftwareEngineering)领域，对于软件开发过程的研究和实践近年取得了很大的进展，迭代开发正取代传统的瀑布模型逐渐成为软件过程方法的主流。基于迭代开发的产品化的软件开发过程——RUP的出现，标志着迭代开发方法的成熟。以迭代开发为核心的一批敏捷方法(AgileMethods)，代表着软件开发过程研究和实践中极为活跃的部分。但是这些过程和方法主要关注于软件开发过程，对于其他学科的活动通常只是作为软件开发过程的外部环境加以考虑，而不是从全局上予以综合和协调。

产品开发、系统工程、软件工程3个领域的过程方法各有所长，但都满足不了消费电子产品开发过程的要求，尤其对于多学科综合的迭代开发方法都缺乏具体的解决方案。

三、研究目标和内容

本课题的研究目标是为消费电子产品建立一个能够有效支持产品开发迭代本质、有效综合与协调多学科交叉并行活动、轻量级的产品开发过程。

由于现有的过程方法都满足不了消费电子产品开发过程的要求，尤其对于多学科综合的迭代开发方法都缺乏具体的解决方案。因此，我们在综合产品开发、系统工程、软件工程等领域先进的过程方法的基础上，提出了一个适合于消费电子产品的、基于迭代开发方法的、多学科综合的开发过程——多学科集成迭代过程(MultidisciplinaryIntegratedIterativeProcess,MIIP)。在这里：

“多学科”是指MIIP能够有效综合与协调多学科交叉并行的开发活动;

“集成”有两方面的含义，一是MIIP在产品开发过程中集成了各个学科和专业小组的活动，二是MIIP在过程方法上集成了RUP、敏捷方法、系统工程、并行工程、IPPD等多种过程方法的先进思想和经典实践;

“迭代”是指MIIP基于迭代开发方法。

本课题的研究内容主要包括：

1.分析消费电子产品开发的多学科集成迭代特征，并为之建立合适的过程;

2.研究迭代过程在多学科交叉并行情况下存在的问题，并寻求解决方案;

3.将多学科集成迭代过程应用到具体的项目中，在实践中检验和完善;

4.总结多学科集成迭代过程应用的经验教训，为企业乃至整个行业的过程改进提供经典实践。

[注:一般研究内容3-6个，每个研究内容要展开来陈述一下]

四、关键技术研究

[注：关键技术研究是指要解决的关键问题，不是要使用的主要技术]

多学科集成迭代过程(MIIP)以软件工程领域的RUP和敏捷方法为基础，将其扩展到系统工程领域，同时吸收了并行工程与IPPD的思想。MIIP的研究需要深入分析并解决好以下几个问题：

1.消费电子产品开发过程具备什么样的过程特征?

2.如何为消费电子产品开发过程建立合适的过程?

3.对于消费电子产品，产品开发过程应具备什么程度的敏捷性?

4.软件开发的迭代过程是否同样适用于硬件、结构件和定制件等其他学科的产品组件的开发?

5.在多学科交叉并行的情况下如何进行迭代?

6.各个学科如何在迭代之间进行协同?

7.各个学科在独立并行和同步协调之间如何进行权衡?

8.在实践中，产品开发如何实现从传统的串行过程到迭代过程的转变?

[注:关键问题3个以上，并建议每个问题要展开来陈述一下]

五、研究方案

本课题的研究方法主要包括：

1.文献阅读：大量阅读文献，了解业界成熟的过程理论、经典实践和最新研究进展，建立充实的理论基础。

2.过程资产分析：分析Z公司(一个大型的消费电子产品提供商)过程资产库中的现有过程定义文档，并将其与实际执行结果相比较。

3.项目历史数据分析：分析Z公司项目历史数据，特别是项目计划、监控、度量结果和技术类工作产品，了解项目的实际执行过程。

4.人员访谈：访谈Z公司项目经理、开发人员和过程改进人员，了解现有过程模型存在的问题及其根源和人们的期望。

5.过程定义：在分析消费电子产品开发过程的特征之后，建立与之相适应的多学科集成迭代过程。

6.讨论和评审：在新过程的设计过程中定期与相关专业人员进行讨论和评审，集思广益。

7.过程试点：在Z公司选择一个现有项目进行试点，在实践中检验和完善过程定义。

8.试点总结：总结多学科集成迭代过程应用的经验教训，为Z公司乃至整个行业的过程改进提供经典实践。

1.基于复用定义软件总线架构

2.面向快速软件服务的个体敏捷过程拟包括以下子过程：

a)需求与组件池的匹配过程

b)派生组件的开发过程

c)需求的验证过程

d)快速服务交付过程

e)组件反馈维护过程

3.借鉴CMMI和PSP来建立面向快速软件服务的个体能力成熟度模型，并进行评估

[注:如果是开发系统，则可画个系统结构图，并说明开发语言、工具、框架等]

本课题的研究经费来自Z公司的过程改进费用，Z公司有一支专职的过程改进队伍，并且已经具备一定的过程资产和项目历史数据，过程的试点项目已经选定，多学科集成迭代过程的核心思想已经开始在该项目中应用。课题研究各方面的资源已基本具备，可以支持研究工作的开展。

六、计划进度

[注:一般从开题到答辩是一年时间]

20**.10开题

20**.12定义面向快速软件服务的个体敏捷过程

20**.03定义面向快速软件服务的个体敏捷过程中个人能力成熟程度

20**.04选择2-3个专业服务项目进行推广试点

20**.06对试点专业服务项目进行评估与改进

20**.07撰写学术论文

20**.08部门内部推广

20**.10学位论文定稿和答辩准备

软件工程开题报告 第7篇

一、选题背景与意义

(一)选题背景

作为国民经济发展的支柱和主导性产业，电信行业在推动国民经济信息化，拉动国民经济快速发展等方面，发挥着积极的重要作用。新时期我国电信行业取得了长足的发展由于3G牌照发放、电信重组等发展机遇，预计20**年我国电信业将实现6%以上的增长。20**年第一季度，全国电信业务总量累计完成5867.8亿元，比上年同期增长10.8%;全国累计净增电信用户2360.7万户，总数达到100564.1万户，突破10亿户大关。

预计到20**年，工业和信息化部管理的工业行业的信息化投资可达500亿元，预计可为电信运营业提供一个可观的收入增长点(见图2)。20**年1月7日重组后的中国移动、中国电信和中国联通分别获得TD-SCDMA、CDMA20**和WCDMA3G牌照。3G将为中国电信产业带来更多机遇，促进移动新格局的形成。三大运营商20**年仅在3G网络建设的投资就达到1350亿元至1650亿元，加上三张3G网络投入的手机补贴，20**年3G相关投资将达到1730亿元至20**亿元。

截止到20**年8月，中国移动用户的总数已经突破了5个亿，单从用户的规模来看，中国移动已成为全球最大的运营商。同一年中，随着完成与中国铁通的重组工作，中国移动长期以来跛行的局面得以结束，实现了真正意义上的全业务运营。20**年，在扩大原有移动通信市场优势的同时，中国移动还将在更多的领域竞争，从而维持其强势地位。目前中国移动的市场份额在新增用户市场上不断遭到竞争对手的蚕食。根据运营商披露的数据显示，截止到20**年11月，在新增用户市场上，中国移动的份额降到了50.6%;同年11月新增移动用户458万户，同比下降了33.3%。与此同时，中国联通在该月新增了141万用户，中国电信则新增307万用户。这些数据都表明中国移动的优势地位也在不断面临挑战。

(二)研究意义

通过海量网络数据，分析把握客户行为特征，为企业决策提供可靠依据。网络系统积累的海量网络数据对于运营商而言无疑是一笔宝贵的财富，利用数据挖掘相关技术，从所积累的海量网络数据中提取有用信息，并在原有作业系统的基础上提炼与升华，以实现客户的细分和特征化，将大的客户群体划分成多个小的客户群体，实现市场的分割，以便针对不同群体的客户实现差异化服务，为企业决策提供可靠依据，从而提升企业利润或降低企业运营成本。

通过数据挖掘技术有效的分析客户信息，不但可以扩大企业的经营活动范围，及时把握新的客户需求和市场机会，有针对性地制定营销策略，从而占领更多的市场份额，还可以帮助企业更好的保留原有老客户，同时吸引更多的新客户。针对性地实施战略，实现利润最大化。借助客户细分服务，运营商便能针对不同客户的需求进行差异化服务，同时进行有效地成本控制，从而最大限度的提升客户价值，以确保企业的盈利最大化，因此本项目选题基于数据挖掘的湖南移动精准营销平台优化研究进行研究和分析。

二、文献综述

目前，数据挖掘技术及知识发现已经成为计算机科学界的研究热点。1999年，亚太地区在北京召开的第三届会议PAKDD共收到158篇论文，反映空前热烈。美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会及数据库、信息处理、人工智能、知识工程等领域的国际学术刊物都开辟了知识发现专刊，IEEE的KnowledgeandDataEngineering会刊最先在1993年出版了KDD技术专刊，其发表的5篇论文的代表了当时KDD研究的最新成果和动态，较为全面地论述了KDD系统方法论、发现结果的评价、KDD系统设计的逻辑方法，并且集中讨论了数据库的动态性冗余、高噪声和不确定性、空值等问题，KDD系统与其它传统的机器学习、人工神经网络、专家系统、数理统计分析系统的联系和区别，以及相应的基本对策。6篇论文摘要展示了KDD在从建立分子模型到设计制造业方面的具体应用。

国外很多计算机公司非常重视数据挖掘的开发与应用，Informix公司于1998年底收购了当时在数据挖掘技术上卓有成效的RedBrick公司。RedBrick数据挖掘在关系引擎中通过创建模型完成，这些模型在数据库中表现为相应的表，并且这些模型可以通过结构查询语言(SQL)，能像普通表一样被访问和操作。向模型中插入数据的时候，数据挖掘计算就被执行了，然后建立含有计算结果的表。后者可以被观察，用于对计算结果的理解，并且在其它数据集中进行预测。除此之外，IBM公司和微软公司也成立了相应的研究中心进行这方面的工作，一些公司也已经提出了基于数据挖掘技术的商业智能解决方案。此外，相关软件也开始在国内销售，如SAS、SPSS、Platinum、BO以及IBM等。

三、研究内容和方法

本文研究内容首先针对湖南移动目前的运营现状提出实现精准营销的理念，湖南移动已经具备了实施优化精准营销的条件并已经开始逐步实施，通过具体的案例分析证实基于网络数据分析的客户细分等方法适用于增值业务的精准营销。本文根据提出问题、分析问题、解决问题的逻辑顺序，采用理论研究与实证研究相结合、定性分析与定量分析相结合的方法展开研究。

(1)系统分析法

本文在对相关理论和国内外研究现状进行梳理总结的基础上，构造本文的分析框架。

(2)定性与定量相结合

本文先采取定性与定量相结合的分析方法分析湖南移动精准营销平台优化研究的现状，并对基于数据挖掘的湖南移动精准营销平台优化设计提出了系统方案，为完善湖南移动精准营销平台优化提供支持。

软件工程开题报告 第8篇

一、选题背景与意义

(一)选题背景

作为国民经济发展的支柱和主导性产业，电信行业在推动国民经济信息化，拉动国民经济快速发展等方面，发挥着积极的重要作用。新时期我国电信行业取得了长足的发展由于3G牌照发放、电信重组等发展机遇，预计20**年我国电信业将实现6%以上的增长。20**年第一季度，全国电信业务总量累计完成5867.8亿元，比上年同期增长10.8%;全国累计净增电信用户2360.7万户，总数达到100564.1万户，突破10亿户大关。

预计到20**年，工业和信息化部管理的工业行业的信息化投资可达500亿元，预计可为电信运营业提供一个可观的收入增长点(见图2)。20**年1月7日重组后的中国移动、中国电信和中国联通分别获得TD-SCDMA、CDMA20**和WCDMA 3G牌照。3G将为中国电信产业带来更多机遇，促进移动新格局的形成。三大运营商20**年仅在3G网络建设的投资就达到1350亿元至1650亿元，加上三张3G网络投入的手机补贴，20**年3G相关投资将达到1730亿元至20**亿元。

截止到20**年8月，中国移动用户的总数已经突破了5个亿，单从用户的规模来看，中国移动已成为全球最大的运营商。同一年中，随着完成与中国铁通的重组工作，中国移动长期以来跛行的局面得以结束，实现了真正意义上的全业务运营。20**年，在扩大原有移动通信市场优势的同时，中国移动还将在更多的领域竞争，从而维持其强势地位。目前中国移动的市场份额在新增用户市场上不断遭到竞争对手的蚕食。根据运营商披露的数据显示，截止到20**年11月，在新增用户市场上，中国移动的份额降到了50.6%;同年11月新增移动用户458万户，同比下降了33.3%。与此同时，中国联通在该月新增了141万用户，中国电信则新增307万用户。这些数据都表明中国移动的优势地位也在不断面临挑战。

(二)研究意义

通过海量网络数据，分析把握客户行为特征，为企业决策提供可靠依据。网络系统积累的海量网络数据对于运营商而言无疑是一笔宝贵的财富，利用数据挖掘相关技术，从所积累的海量网络数据中提取有用信息，并在原有作业系统的基础上提炼与升华，以实现客户的细分和特征化，将大的客户群体划分成多个小的客户群体，实现市场的分割，以便针对不同群体的客户实现差异化服务，为企业决策提供可靠依据，从而提升企业利润或降低企业运营成本。

通过数据挖掘技术有效的分析客户信息，不但可以扩大企业的经营活动范围，及时把握新的客户需求和市场机会，有针对性地制定营销策略，从而占领更多的市场份额，还可以帮助企业更好的保留原有老客户，同时吸引更多的新客户。针对性地实施战略，实现利润最大化。借助客户细分服务，运营商便能针对不同客户的需求进行差异化服务，同时进行有效地成本控制，从而最大限度的提升客户价值，以确保企业的盈利最大化，因此本项目选题基于数据挖掘的湖南移动精准营销平台优化研究进行研究和分析。

二、文献综述

目前，数据挖掘技术及知识发现已经成为计算机科学界的研究热点。1999年，亚太地区在北京召开的第三届会议PAKDD共收到158篇论文，反映空前热烈。美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会及数据库、信息处理、人工智能、知识工程等领域的国际学术刊物都开辟了知识发现专刊，IEEE的"Knowledge and Data Engineering会刊最先在1993年出版了KDD技术专刊，其发表的5篇评价、KDD系统设计的逻辑方法，并且集中讨论了数据库的动态性冗余、高噪声和不确定性、空值等问题，KDD系统与其它传统的机器学习、人工神经网络、专家系统、数理统计分析系统的联系和区别，以及相应的基本对策。6篇论文摘要展示了KDD在从建立分子模型到设计制造业方面的具体应用。

国外很多计算机公司非常重视数据挖掘的开发与应用，Informix公司于1998年底收购了当时在数据挖掘技术上卓有成效的Red Brick公司。Red Brick数据挖掘在关系引擎中通过创建模型完成，这些模型在数据库中表现为相应的表，并且这些模型可以通过结构查询语言(SQL)，能像普通表一样被访问和操作。向模型中插入数据的时候，数据挖掘计算就被执行了，然后建立含有计算结果的表。后者可以被观察，用于对计算结果的理解，并且在其它数据集中进行预测。除此之外，IBM公司和微软公司也成立了相应的研究中心进行这方面的工作，一些公司也已经提出了基于数据挖掘技术的商业智能解决方案。此外，相关软件也开始在国内销售，如SAS、SPSS、Platinum、BO以及IBM等。

三、研究内容和方法

本文研究内容首先针对湖南移动目前的运营现状提出实现精准营销的理念，湖南移动已经具备了实施优化精准营销的条件并已经开始逐步实施，通过具体的案例分析证实基于网络数据分析的客户细分等方法适用于增值业务的精准营销。本文根据提出问题、分析问题、解决问题的逻辑顺序，采用理论研究与实证研究相结合、定性分析与定量分析相结合的方法展开研究。

(1)系统分析法

本文在对相关理论和国内外研究现状进行梳理总结的基础上，构造本文的分析框架。

(2)定性与定量相结合

本文先采取定性与定量相结合的分析方法分析湖南移动精准营销平台优化研究的现状，并对基于数据挖掘的湖南移动精准营销平台优化设计提出了系统方案，为完善湖南移动精准营销平台优化提供支持。

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