| 内容摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-15页 |
| 图目录 | 第15-17页 |
| 表目录 | 第17-18页 |
| 第1章 前言 | 第18-26页 |
| ·理论意义 | 第18-19页 |
| ·研究现状 | 第19-23页 |
| ·P2P中资源的组织和发现 | 第19-20页 |
| ·P2P中资源的推荐 | 第20-23页 |
| ·问题提出及研究内容 | 第23-24页 |
| ·研究创新点 | 第24-25页 |
| ·论文结构 | 第25-26页 |
| 第2章 理论基础 | 第26-34页 |
| ·P2P网络中的资源发现 | 第26-29页 |
| ·Napster网络 | 第26-27页 |
| ·Pastry网络 | 第27-28页 |
| ·Gnutella网络 | 第28页 |
| ·KaZaa网络 | 第28-29页 |
| ·ADHOC P2P应用中的资源推荐 | 第29-34页 |
| ·P2P与普适计算 | 第29-30页 |
| ·普适计算中的资源推荐 | 第30-31页 |
| ·FD/I认知方式与adhoc P2P网络应用资源推荐 | 第31-34页 |
| 第3章 TRM—实现P2P网络中动态资源自组织和聚类的中间件模型 | 第34-44页 |
| ·TRM构架 | 第34-35页 |
| ·资源分类器 | 第35-36页 |
| ·语义标注器 | 第36-41页 |
| ·领域本体森林及入口信息 | 第37-38页 |
| ·相互无关联的覆盖网络 | 第38-39页 |
| ·局部DOverlay信息 | 第39-41页 |
| ·资源映射器 | 第41页 |
| ·构建资源的语义标签示例 | 第41-42页 |
| ·本章小节 | 第42-44页 |
| 第4章 构建自组织动态聚类的P2P覆盖网络DOVERLAY | 第44-64页 |
| ·资源节点上维护的DOVERLAY信息 | 第44-45页 |
| ·DOVERLAY中边产生策略 | 第45-47页 |
| ·资源聚类策略 | 第47-56页 |
| ·资源聚类策略的相关定义和性质 | 第47-51页 |
| ·TRM中的资源聚类算法 | 第51-55页 |
| ·TRM中资源聚类策略的相关定理 | 第55-56页 |
| ·路由策略 | 第56-58页 |
| ·产生DOVERLAY的相关试验 | 第58-63页 |
| ·生成的DOverlay示例 | 第58-60页 |
| ·分析DOverlay的性能 | 第60-63页 |
| ·本章小节 | 第63-64页 |
| 第5章 在P2P中对DOVERLAY进行基于语义的资源搜索 | 第64-80页 |
| ·用户请求信息 | 第64-65页 |
| ·资源搜索策略—TRM_SEARCH | 第65-67页 |
| ·资源评级策略—TRM_EVALUATE | 第67-71页 |
| ·计算r与C_i之间的相似程度 | 第67-68页 |
| ·计算初始入口节点S与r之间的距离 | 第68页 |
| ·计算r的负载 | 第68-69页 |
| ·计算r的可信度 | 第69-70页 |
| ·计算r关于条件C_i的综合评级策略 | 第70-71页 |
| ·资源组合策略 | 第71页 |
| ·模拟试验和性能仿真 | 第71-79页 |
| ·搭建模拟环境 | 第72-73页 |
| ·TRM的搜索路径与消息耗费 | 第73-76页 |
| ·查找失败率 | 第76-77页 |
| ·TRM的任务均衡 | 第77-78页 |
| ·TRM的搜索结果质量 | 第78-79页 |
| ·本章小节 | 第79-80页 |
| 第6章 ADHOCP2P环境中使用"场依存-独立性"认知方式进行资源推荐 | 第80-90页 |
| ·在ADHOC P2P环境中进行用户个性化的资源推荐 | 第80-81页 |
| ·FD/I在上下文觉察计算中的作用 | 第81-82页 |
| ·基于FD/I的用户模型 | 第82-84页 |
| ·FD/I的表示与使用条件 | 第82-83页 |
| ·基于FD/I的用户模型及其应用框架SmartRec | 第83-84页 |
| ·基于FD/I的个性化信息推荐过程 | 第84-87页 |
| ·实验示例 | 第87-88页 |
| ·本章小节 | 第88-90页 |
| 第7章 ADHOCP2P环境中基于语义相似度的个性化资源推荐 | 第90-102页 |
| ·ADHOC P2P环境中的上下文觉察 | 第90-91页 |
| ·ADHOCP2P环境中的上下文计算 | 第91-94页 |
| ·相关定义 | 第91-92页 |
| ·上下文相似度计算 | 第92-94页 |
| ·基于上下文相似度的资源推荐 | 第94-97页 |
| ·一个普通的示例 | 第94-96页 |
| ·不同c.ω对资源推荐的影响 | 第96-97页 |
| ·测试结果 | 第97-99页 |
| ·测试结果 | 第97-98页 |
| ·与已有计算上下文相似度的系统的比较 | 第98-99页 |
| ·本章小节 | 第99-102页 |
| 第8章 总结及未来研究方向 | 第102-104页 |
| ·总结 | 第102页 |
| ·未来研究方向 | 第102-104页 |
| 致谢 | 第104-106页 |
| 参考文献 | 第106-114页 |
| 博士在读期间发表的论文 | 第114页 |
