| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 主要缩略语及中英文对照 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1. 研究背景 | 第15-19页 |
| 1.1.1. Web服务 | 第15-16页 |
| 1.1.2. Web服务推荐 | 第16页 |
| 1.1.3. Web服务推荐中的主要研究问题 | 第16-18页 |
| 1.1.4. Web服务推荐的两种环境及两个阶段 | 第18页 |
| 1.1.5. 相关研究面临的挑战 | 第18-19页 |
| 1.2. 论文主要工作 | 第19-20页 |
| 1.3. 论文组织结构 | 第20页 |
| 1.4. 课题来源 | 第20-21页 |
| 第二章 相关研究综述 | 第21-28页 |
| 2.1. Web服务QoS缺失数据预测相关研究 | 第21-26页 |
| 2.1.1. 无时空信息的Web服务QoS缺失数据预测相关研究 | 第21-25页 |
| 2.1.2. 高维时空下的Web服务QoS缺失数据预测相关研究 | 第25-26页 |
| 2.2. 符合用户偏好的QoS多属性综合评价相关研究 | 第26-27页 |
| 2.3. 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 无时空信息的Web服务QoS缺失数据预测方法(PAwTS) | 第28-51页 |
| 3.1. 引言 | 第28-33页 |
| 3.2. PAwTS方法 | 第33-42页 |
| 3.2.1. PAwTS的理论基础 | 第34-36页 |
| 3.2.2. 基于用户的PAwTS | 第36-39页 |
| 3.2.3. 基于物品的PAwTS | 第39-40页 |
| 3.2.4. 使用PAwTS进行QoS缺失数据预测 | 第40-42页 |
| 3.2.5. PAwTS的时间复杂度分析 | 第42页 |
| 3.3. 实验 | 第42-49页 |
| 3.3.1. 实验环境 | 第43页 |
| 3.3.2. 准确性评价指标 | 第43页 |
| 3.3.3. PAwTS与其他方法的对比 | 第43-44页 |
| 3.3.4. PAwTS的最优参数设置 | 第44-48页 |
| 3.3.5. 通过结合UPAwTS和IPAwTS到达最高的预测精度 | 第48-49页 |
| 3.4. 讨论 | 第49-50页 |
| 3.5. 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 高维时空下的Web服务QOS缺失数据预测方法(HDOP) | 第51-69页 |
| 4.1. 引言 | 第51-52页 |
| 4.2. HDOP方法 | 第52-60页 |
| 4.2.1. 高维QoS数据的张量建模 | 第52-55页 |
| 4.2.2. 基于张量分解与重构的QOS缺失数据预测 | 第55-59页 |
| 4.2.3. HDOP时间复杂度分析 | 第59-60页 |
| 4.3. 实验 | 第60-67页 |
| 4.3.1. 实验环境 | 第60页 |
| 4.3.2. 实验建立 | 第60-62页 |
| 4.3.3. HDOP与其他方法的对比 | 第62-64页 |
| 4.3.4. HDOP的最优参数设置 | 第64-67页 |
| 4.4. 讨论 | 第67-68页 |
| 4.5. 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 个性化Web服务推荐 | 第69-96页 |
| 5.1. 引言 | 第69-71页 |
| 5.2. 面向用户偏好的个性化Web服务推荐方法(PRUP) | 第71-75页 |
| 5.2.1. 用户偏好学习 | 第71-73页 |
| 5.2.2. 符合用户偏好的QoS多属性综合评价 | 第73-75页 |
| 5.2.3. Web服务推荐实施 | 第75页 |
| 5.3. 基于网络近邻的个性化Web服务推荐方法(PRNN) | 第75-78页 |
| 5.3.1. 基于网络距离测量的的网络近邻选择 | 第76-77页 |
| 5.3.2. 候选Web服务选择 | 第77页 |
| 5.3.3. 候选Web服务的QoS缺失数据预测 | 第77-78页 |
| 5.3.4. QoS综合评价 | 第78页 |
| 5.3.5. Web服务推荐实施 | 第78页 |
| 5.4. 综合考虑主客观权重的QoS多属性综合评价方法(ESOW) | 第78-87页 |
| 5.4.1. 主观权重计算(SWDM) | 第80-82页 |
| 5.4.2. 客观权重计算(OWDM) | 第82-85页 |
| 5.4.3. 数据归一化 | 第85页 |
| 5.4.4. QoS综合评价 | 第85-87页 |
| 5.5. 实验 | 第87-92页 |
| 5.5.1. 实验环境 | 第88页 |
| 5.5.2. PRUP方法验证 | 第88-89页 |
| 5.5.3. PRNN方法验证 | 第89-92页 |
| 5.6. 讨论 | 第92-94页 |
| 5.7. 本章小结 | 第94-96页 |
| 第六章 结束语 | 第96-99页 |
| 6.1. 工作总结 | 第96-97页 |
| 6.2. 未来工作 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-103页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第103-104页 |
| 攻读博士学位期间参与项目及专利 | 第104-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
