基于用户行为的预见式软件自适应研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究内容和组织 | 第12-13页 |
| 2 DCAM平台及软件自适应 | 第13-19页 |
| 2.1 HVL4DCAM及系统演化 | 第13-14页 |
| 2.2 软件自适应相关研究 | 第14-18页 |
| 2.2.1 传统软件自适应 | 第15-16页 |
| 2.2.2 预见式软件自适应 | 第16-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 基于信息熵的用户行为感知研究 | 第19-33页 |
| 3.1 用户行为分析 | 第19-24页 |
| 3.1.1 用户行为构件簇 | 第19-21页 |
| 3.1.2 用户行为表示 | 第21-22页 |
| 3.1.3 用户行为熵策略 | 第22-24页 |
| 3.2 用户行为轨迹规约 | 第24-26页 |
| 3.3 用户行为预测 | 第26-28页 |
| 3.4 实例分析 | 第28-31页 |
| 3.5 相关工作 | 第31-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于用户行为的自适应关键技术 | 第33-52页 |
| 4.1 SA4DCAM自适应框架 | 第33-35页 |
| 4.2 生存环境上下文感知 | 第35-38页 |
| 4.2.1 驱动因素分析 | 第36-37页 |
| 4.2.2 生存环境状态描述 | 第37-38页 |
| 4.3 构件簇优先级决策 | 第38-42页 |
| 4.3.1 构件簇需求矩阵 | 第39-41页 |
| 4.3.2 构件簇优先级 | 第41-42页 |
| 4.4 预见式自适应调整策略 | 第42-51页 |
| 4.4.1 ECA规则模型 | 第43-45页 |
| 4.4.2 正常环境下的自适应预见策略 | 第45-48页 |
| 4.4.3 异常环境下的自适应调整策略 | 第48-49页 |
| 4.4.4 回归策略 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 预见式自适应实例分析 | 第52-62页 |
| 5.1 实例描述 | 第52-54页 |
| 5.2 继续教育系统预见式自适应 | 第54-59页 |
| 5.2.1 构件簇优先级 | 第54-56页 |
| 5.2.2 预见式自适应实现 | 第56-59页 |
| 5.3 自适应性能评估 | 第59-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第62页 |
| 6.2 进一步研究工作 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
