工程機(jī)械租賃信息化平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、“十二五”規(guī)劃推出以來(lái)，我國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項(xiàng)目不斷出臺(tái)和城市建設(shè)穩(wěn)步推進(jìn)，促進(jìn)了工程機(jī)械租賃行業(yè)的發(fā)展。然而，仍存在著市場(chǎng)集中度低、租賃企業(yè)數(shù)量多且分散、經(jīng)營(yíng)模式傳統(tǒng)等不利于持續(xù)發(fā)展的因素。對(duì)此，需要設(shè)計(jì)一個(gè)租賃信息共享平臺(tái)，以提升行業(yè)信息化水平，充分利用互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行資源整合和優(yōu)化配置。
　　本論文圍繞著工程機(jī)械租賃行業(yè)信息化這個(gè)主題，結(jié)合移動(dòng)智能終端、服務(wù)器開發(fā)技術(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了工程機(jī)械租賃信息化平臺(tái)，期間開展了以下幾個(gè)方面的

2、研究和設(shè)計(jì)工作:
　　(1)對(duì)工程機(jī)械租賃方和設(shè)備使用方的實(shí)際需求進(jìn)行了充分分析和總結(jié)，基于C/S架構(gòu)設(shè)計(jì)了工程機(jī)械租賃信息化平臺(tái)的總體結(jié)構(gòu)。以此為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了Android客戶端、服務(wù)器端和基于Spark的個(gè)性化推薦功能。本平臺(tái)包括出租信息、求租信息、人才信息、招聘信息展示和發(fā)布、地圖定位、個(gè)人信息和歷史記錄的查看、用戶之間聊天交流、用戶注冊(cè)登錄、個(gè)性化推薦等功能。
　　(2)針對(duì)現(xiàn)有工程機(jī)械租賃客戶端功能不足、操作

3、不便的問(wèn)題，充分利用Android智能手機(jī)使用廣泛和方便攜帶的優(yōu)勢(shì)，為設(shè)備持有者和使用者設(shè)計(jì)了集租賃信息展示發(fā)布、即時(shí)通訊、個(gè)性化推薦等功能于一體的工程機(jī)械租賃信息化移動(dòng)客戶端?；贛VC模式設(shè)計(jì)了本平臺(tái)Android客戶端框架結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了界面層與業(yè)務(wù)邏輯層的解耦，提高了應(yīng)用的可維護(hù)性、代碼重用性。對(duì)XMPP通信協(xié)議的工作機(jī)制與原理進(jìn)行了預(yù)先研究，基于Smack框架和Openfire服務(wù)器設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用內(nèi)即時(shí)通訊功能，方便用戶之間的聊

4、天交流。在交互界面上，采用Fragment等多種控件，能適應(yīng)多種分辨率的手機(jī)。在地圖定位模塊中，通過(guò)引用百度地圖API，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)定位和手動(dòng)定位功能。
　　(3)深入分析了本平臺(tái)服務(wù)器端的功能和性能需求，對(duì)安全性高的HTTPS通信協(xié)議和簡(jiǎn)潔高效的REST架構(gòu)風(fēng)格進(jìn)行了預(yù)研，設(shè)計(jì)了服務(wù)器的框架結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)交互方式。以Jersey框架為基礎(chǔ)，遵循REST風(fēng)格對(duì)Web服務(wù)中資源定位、傳輸數(shù)據(jù)格式、響應(yīng)消息等做了詳細(xì)的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定性高、

5、擴(kuò)展性強(qiáng)的Web服務(wù)，能承載大量用戶的同時(shí)訪問(wèn)。在網(wǎng)絡(luò)通信的設(shè)計(jì)上，采用數(shù)據(jù)體積小、編解碼簡(jiǎn)單的JSON格式承載業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，可以提高平臺(tái)處理速度，降低應(yīng)用手機(jī)流量開銷。使用安全可靠的HTTPS協(xié)議傳輸數(shù)據(jù)，保障了平臺(tái)數(shù)據(jù)安全性和用戶隱私。
　　(4)為了解決用戶在面對(duì)海量商品信息時(shí)難以選擇問(wèn)題，對(duì)協(xié)同過(guò)濾推薦算法進(jìn)行了深入研究，分析了算法的執(zhí)行步驟，并結(jié)合基于用戶和基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾算法改進(jìn)了用戶相似度計(jì)算過(guò)程，經(jīng)過(guò)實(shí)際測(cè)試提高了推

6、薦的準(zhǔn)確性。為提高海量用戶下的推薦速度，對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)Spark的組成框架、工作機(jī)制進(jìn)行了研究，在此基礎(chǔ)上搭建了Spark集群并對(duì)推薦功能模塊進(jìn)行了編碼、測(cè)試。在推薦過(guò)程前加入了K-means聚類算法，對(duì)用戶進(jìn)行預(yù)先聚類，降低了相似度計(jì)算步驟的用戶數(shù)，進(jìn)一步改善了推薦功能的實(shí)時(shí)性和拓展性。
　　本平臺(tái)客戶端操作簡(jiǎn)單、功能實(shí)用、運(yùn)行穩(wěn)定，服務(wù)器穩(wěn)定高效、代碼結(jié)構(gòu)清晰、易于擴(kuò)展業(yè)務(wù)功能，設(shè)備租賃方和使用方能方便的在本平臺(tái)上進(jìn)行租賃信息的