| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的结构组织 | 第15-16页 |
| 第二章 相关研究背景 | 第16-23页 |
| 2.1 云计算 | 第16-19页 |
| 2.1.1 云计算的服务模式 | 第16-17页 |
| 2.1.2 云计算编程模型 | 第17-18页 |
| 2.1.3 云移植 | 第18-19页 |
| 2.2 可重用组件发现 | 第19-21页 |
| 2.2.1 软件重用的过程 | 第19-20页 |
| 2.2.2 聚类方法 | 第20-21页 |
| 2.3 实验平台 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于类关系类型信息的重用组件发现算法 | 第23-40页 |
| 3.1 方法概述 | 第23-26页 |
| 3.2 基于类关系类型信息的多目标软件聚类算法概述 | 第26-32页 |
| 3.2.1 多目标软件聚类的描述 | 第26-30页 |
| 3.2.2 类关系类型信息的描述 | 第30-32页 |
| 3.3 基于类关系类型信息的软件聚类算法的目标函数设计 | 第32-39页 |
| 3.3.1 基于类关系类型信息的模块质量R-MQ目标函数的设计 | 第32-35页 |
| 3.3.2 基于类关系类型信息的多目标函数设计 | 第35-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于类关系类型的组件发现算法工具的实现 | 第40-56页 |
| 4.1 基于类关系类型的单目标软件聚类算法工具的实现 | 第40-45页 |
| 4.1.1 软件聚类算法实现工具 | 第40-41页 |
| 4.1.2 基于类关系类型的单目标软件聚类算法实验结果 | 第41-45页 |
| 4.2 基于类关系类型的Pareto多目标软件聚类算法工具的实现 | 第45-50页 |
| 4.3 基于类关系类型的Pareto多目标软件聚类算法在Hadoop上的实现 | 第50-55页 |
| 4.3.1 云移植中基于类关系类型信息的组件发现方法 | 第51-52页 |
| 4.3.2 Hadoop上基于类关系类型的Pareto多目标软件聚类实验 | 第52-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结和展望 | 第56-58页 |
| 5.1 论文总结 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附：硕士期间参加的研究项目 | 第63页 |
