| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.4 主要研究内容和要解决的关键问题 | 第15-16页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 理论与技术分析 | 第17-25页 |
| 2.1 Web服务 | 第17-21页 |
| 2.1.1 Web服务特征 | 第17-18页 |
| 2.1.2 Web服务架构模型 | 第18-19页 |
| 2.1.3 Web服务协议和相关标准 | 第19-21页 |
| 2.2 相关推荐技术 | 第21-24页 |
| 2.2.1 基于内容的推荐 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于关联规则的推荐 | 第22-23页 |
| 2.2.3 协同过滤推荐 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 融合共同调用和数据波动的Qo S混合协同预测方法 | 第25-44页 |
| 3.1 问题的提出 | 第25-27页 |
| 3.2 相似度优化计算方法 | 第27-34页 |
| 3.2.1 传统相似度计算方法的局限性 | 第27-30页 |
| 3.2.2 融合共同调用和数据波动的相似度计算方法 | 第30-34页 |
| 3.3 基于用户和服务的QoS混合协同预测 | 第34-36页 |
| 3.4 实验与讨论 | 第36-43页 |
| 3.4.1 实验准备 | 第36-38页 |
| 3.4.2 预测方法对比 | 第38-40页 |
| 3.4.3 相似度对比 | 第40-42页 |
| 3.4.4 调和参数λ的最优取值 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于Qo S的全方位Web服务研究与推荐平台模型 | 第44-64页 |
| 4.1 平台需求 | 第44-47页 |
| 4.1.1 平台需求分析 | 第44-45页 |
| 4.1.2 平台用例建模 | 第45-47页 |
| 4.2 平台的总体应用模型 | 第47-49页 |
| 4.3 平台的交互层模型 | 第49-53页 |
| 4.3.1 Web服务注册与发布模型 | 第49-51页 |
| 4.3.2 Web服务QoS更新模型 | 第51-52页 |
| 4.3.3 Web服务协同推荐模型 | 第52-53页 |
| 4.4 平台的科研层模型 | 第53-58页 |
| 4.4.1 Web服务QoS预测算法对比模型 | 第53-55页 |
| 4.4.2 Web服务性能测试模型 | 第55-58页 |
| 4.5 平台核心数据支撑层模型 | 第58-62页 |
| 4.5.1 Web服务采集模型 | 第58-60页 |
| 4.5.2 Web服务QoS数据采集模型 | 第60-62页 |
| 4.6 平台的管理层模型 | 第62-63页 |
| 4.7 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 模型应用与实例分析 | 第64-72页 |
| 5.1 实例实现环境 | 第64页 |
| 5.2 平台Web服务协同推荐模型应用实例 | 第64-66页 |
| 5.3 平台QoS预测算法对比模型应用实例 | 第66-67页 |
| 5.4 平台Web服务性能测试模型应用实例 | 第67-69页 |
| 5.5 平台Web服务采集模型应用实例 | 第69-71页 |
| 5.6 平台管理层模型应用实例 | 第71页 |
| 5.7 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
