| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-19页 |
| 1.1.1 云计算及其服务架构 | 第15-17页 |
| 1.1.2 云服务交易过程 | 第17-19页 |
| 1.2 论文研究的问题及研究意义 | 第19-21页 |
| 1.2.1 问题的提出 | 第19-20页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第20-21页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第21-24页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第21-23页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第23-24页 |
| 1.4 论文的组织 | 第24-25页 |
| 第二章 相关研究概述 | 第25-39页 |
| 2.1 云服务选择研究现状 | 第25-31页 |
| 2.1.1 基于参数匹配的服务选择 | 第27页 |
| 2.1.2 基于用户QoS偏好的服务选择 | 第27-29页 |
| 2.1.3 基于信任的服务选择 | 第29-30页 |
| 2.1.4 负载感知的服务选择 | 第30页 |
| 2.1.5 基于预测的服务选择 | 第30-31页 |
| 2.2 云服务优化研究现状 | 第31-35页 |
| 2.2.1 基于服务资源分配的优化 | 第31-32页 |
| 2.2.2 基于服务资源供应的优化 | 第32-33页 |
| 2.2.3 基于服务过程部署的优化 | 第33-35页 |
| 2.3 现有研究的分析与思考 | 第35-39页 |
| 2.3.1 现有研究的分析 | 第35-37页 |
| 2.3.2 研究方法的思考 | 第37-39页 |
| 第三章 面向用户偏好的社团发现 | 第39-61页 |
| 3.1 相关理论 | 第39-45页 |
| 3.1.1 复杂网络中社团结构的概念 | 第39-41页 |
| 3.1.2 社团发现算法 | 第41-42页 |
| 3.1.3 节点相似度度量 | 第42-43页 |
| 3.1.4 社团划分质量衡量标准 | 第43-45页 |
| 3.2 面向服务选择的用户偏好相似度 | 第45-48页 |
| 3.2.1 服务选择网络的表示 | 第45-46页 |
| 3.2.2 用户偏好相似度的计算 | 第46-48页 |
| 3.3 基于用户偏好相似度的社团发现 | 第48-53页 |
| 3.3.1 基础定义 | 第48-51页 |
| 3.3.2 社团发现算法流程 | 第51页 |
| 3.3.3 社团发现算法描述 | 第51-53页 |
| 3.4 实验与分析 | 第53-60页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第53-54页 |
| 3.4.2 用户社团聚类算法的有效性验证 | 第54-56页 |
| 3.4.3 用户社团聚类算法的准确性验证及相关参数分析 | 第56-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 社团信任驱动的服务选择方法 | 第61-75页 |
| 4.1 相关理论 | 第61-66页 |
| 4.1.1 服务选择模型中的信任与推荐 | 第62-64页 |
| 4.1.2 协同过滤及其关键问题 | 第64-65页 |
| 4.1.3 服务推荐效果的评价标准 | 第65-66页 |
| 4.2 社团信任驱动的服务选择模型 | 第66-69页 |
| 4.2.1 服务选择模型的组成模块 | 第66-68页 |
| 4.2.2 服务选择模型的主要流程 | 第68-69页 |
| 4.3 社团信任驱动的服务预测算法 | 第69-71页 |
| 4.4 实验与分析 | 第71-74页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第71-72页 |
| 4.4.2 服务选择算法的准确性分析 | 第72-74页 |
| 4.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 基于服务QoS的用户和服务商的博弈模型 | 第75-96页 |
| 5.1 相关理论 | 第75-81页 |
| 5.1.1 基本博弈模型 | 第75-77页 |
| 5.1.2 演化博弈论 | 第77-80页 |
| 5.1.3 逆向选择和柠檬货模型 | 第80-81页 |
| 5.2 基于QoS的用户和服务商的博弈分析 | 第81-87页 |
| 5.2.1 博弈模型中的基本概念 | 第82-85页 |
| 5.2.2 博弈均衡分析 | 第85-87页 |
| 5.3 用户和服务商的博弈模型 | 第87-95页 |
| 5.3.1 用户偏好社团和服务商博弈模型的经济学解释 | 第88-89页 |
| 5.3.2 用户和服务商的效用函数 | 第89-92页 |
| 5.3.3 基于服务QoS的演化博弈 | 第92-95页 |
| 5.4 本章小结 | 第95-96页 |
| 第六章 基于博弈模型的云服务QoS遗传演化算法 | 第96-113页 |
| 6.1 相关理论 | 第96-100页 |
| 6.1.1 最优化问题的解决方法 | 第96-97页 |
| 6.1.2 遗传算法基本原理和过程 | 第97-98页 |
| 6.1.3 遗传算法关键步骤及实现技术 | 第98-100页 |
| 6.2 云服务QoS遗传演化算法 | 第100-105页 |
| 6.2.1 云服务QoS遗传演化算法的构造 | 第100-103页 |
| 6.2.2 云服务QoS遗传演化算法的描述 | 第103-104页 |
| 6.2.3 算法的时间复杂度分析 | 第104-105页 |
| 6.3 仿真实验与数值分析 | 第105-112页 |
| 6.3.1 基于用户效用的服务QoS演化 | 第106-108页 |
| 6.3.2 基于服务商效用的服务QoS演化 | 第108-110页 |
| 6.3.3 基于用户和服务商混合效用的服务QoS演化 | 第110-112页 |
| 6.4 本章小结 | 第112-113页 |
| 第七章 结束语 | 第113-116页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第113-115页 |
| 7.2 下一步研究工作 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 作者攻读博士学位期间科研和获奖情况 | 第127-128页 |
