| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 基于社交网络的推荐 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于异构信息网络的推荐 | 第11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 相关技术分析 | 第14-19页 |
| 2.1 Web服务推荐 | 第14-15页 |
| 2.2 异构空间信息网络 | 第15-16页 |
| 2.3 半监督学习方法 | 第16-17页 |
| 2.4 链路预测 | 第17-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 基于半监督聚类和元路径链路预测的服务推荐 | 第19-37页 |
| 3.1 异构空间信息网络的构建 | 第20-23页 |
| 3.1.1 节点构成分析 | 第21页 |
| 3.1.2 节点关系描述 | 第21-23页 |
| 3.2 半监督聚类算法 | 第23-25页 |
| 3.2.1 权重矩阵构造过程 | 第24页 |
| 3.2.2 目标函数的构造过程 | 第24-25页 |
| 3.3 元路径链路预测算法 | 第25-28页 |
| 3.3.1 元路径特征值 | 第26-27页 |
| 3.3.2 元路径权重值 | 第27-28页 |
| 3.3.3 服务推荐概率 | 第28页 |
| 3.4 基于半监督聚类和元路径链路预测的服务推荐算法 | 第28-30页 |
| 3.4.1 数据预处理 | 第28-29页 |
| 3.4.2 元路径特征集的确定 | 第29页 |
| 3.4.3 推荐算法流程 | 第29-30页 |
| 3.5 实验与分析 | 第30-36页 |
| 3.5.1 实验数据 | 第30-31页 |
| 3.5.2 实验环境 | 第31-32页 |
| 3.5.3 实验以及评价标准 | 第32-33页 |
| 3.5.4 实验结果与分析 | 第33-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于用户聚类和元路径链路预测的Web服务推荐系统分析与设计 | 第37-54页 |
| 4.1 Web服务推荐系统需求分析 | 第37-40页 |
| 4.1.1 Web服务推荐系统功能需求 | 第37-39页 |
| 4.1.2 Web服务推荐系统非功能性需求 | 第39-40页 |
| 4.2 Web服务推荐系统功能分析 | 第40-41页 |
| 4.3 Web服务推荐系统设计 | 第41-47页 |
| 4.3.1 推荐系统总体架构设计 | 第42-43页 |
| 4.3.2 推荐系统的功能模块设计 | 第43-44页 |
| 4.3.3 推荐系统数据库设计 | 第44-47页 |
| 4.4 Web服务推荐系统模块设计 | 第47-53页 |
| 4.4.1 用户基础功能模块 | 第47-49页 |
| 4.4.2 基于聚类和元路径链路预测的服务推荐模块 | 第49-50页 |
| 4.4.3 基于用户需求的服务查询模块 | 第50-51页 |
| 4.4.4 服务提供商功能模块 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 基于半监督聚类和元路径链路预测的Web服务推荐系统的实现 | 第54-65页 |
| 5.1 Web服务推荐系统开发环境 | 第54页 |
| 5.2 Web服务推荐系统功能实现 | 第54-62页 |
| 5.2.1 用户基础功能模块 | 第54-57页 |
| 5.2.2 基于聚类和元路径链路预测的服务推荐模块 | 第57-58页 |
| 5.2.3 基于用户需求的服务查询模块 | 第58-59页 |
| 5.2.4 服务提供商功能模块 | 第59-62页 |
| 5.3 测试与应用效果分析 | 第62-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 结论与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 结论 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 | 第72页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第72页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第72页 |
