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网格数据挖掘平台服务推荐系统研究

中文摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-13页
   ·研究背景及意义第8-9页
     ·研究背景第8页
     ·研究意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-11页
     ·数据挖掘Web 服务推荐的发展现状第9-10页
     ·存在的问题第10-11页
   ·本文主要研究内容第11-12页
   ·本文的章节组织第12-13页
第二章 相关技术综述第13-18页
   ·推荐系统第13-14页
     ·推荐系统定义第13页
     ·推荐系统分类第13-14页
     ·推荐系统应用领域第14页
   ·网格计算第14-15页
     ·网格计算概述第14页
     ·网格体系结构第14-15页
     ·网格中间件 Globus Toolkit第15页
   ·本体第15-17页
     ·本体概述第15-16页
     ·本体形式化描述第16页
     ·本体描述语言OWL第16-17页
   ·本章小结第17-18页
第三章 网格数据挖掘平台服务推荐系统第18-31页
   ·系统总体设计第18-20页
   ·推荐引擎模块第20-23页
   ·数据传输模块(GridFTP 模块)第23-25页
     ·GridFTP 简介第23页
     ·数据传输模块结构设计第23-24页
     ·数据传输模块算法设计第24页
     ·数据传输模块特点总结第24-25页
   ·节点资源监视模块(IMDS 模块)第25-26页
     ·IMDS 简介第25页
     ·IMDS 结构设计第25页
     ·IMDS 实现机制第25-26页
   ·数据挖掘Web 服务模块第26-29页
     ·数据挖掘算法的描述第26-27页
     ·数据挖掘Web 服务的配置第27页
     ·数据挖掘Web 服务的部署第27页
     ·数据挖掘Web 服务的调用第27-29页
   ·其它模块简介第29-30页
     ·用户接口模块第29页
     ·基于数据挖掘本体的服务查找模块第29页
     ·服务注册模块第29页
     ·服务查找/推荐可视化模块第29-30页
     ·节点发现模块第30页
     ·信息写入模块第30页
     ·信息提取模块第30页
   ·本章小结第30-31页
第四章 数据挖掘本体的设计与实现第31-40页
   ·数据挖掘本体的引入第31页
   ·数据挖掘本体的构建第31-36页
   ·数据挖掘本体的实现第36页
   ·数据挖掘本体语义查找第36-39页
     ·数据挖掘本体语义查找功能实现的必要性第36-38页
     ·数据挖掘本体语义查找功能的实现机制第38页
     ·数据挖掘本体语义查找算法流程图第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第五章 基于关联规则推荐方法的设计与实现第40-48页
   ·关联规则第40-41页
     ·关联规则概述第40页
     ·关联规则挖掘的基本概念第40-41页
     ·Apriori 算法简介第41页
   ·基于关联规则推荐模块的结构设计第41-44页
   ·基于关联规则推荐算法的设计第44-46页
     ·基于关联规则推荐算法处理流程第44页
     ·关联规则生成算法流程第44-45页
     ·规则匹配算法流程第45-46页
   ·基于关联规则推荐算法分析第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第六章 基于协同过滤推荐方法的设计与实现第48-58页
   ·协同过滤第48-49页
     ·协同过滤概述第48页
     ·协同过滤技术分类第48-49页
     ·协同过滤算法描述第49页
   ·基于协同过滤推荐模块的设计与实现第49-57页
     ·协同过滤方法的引入第49-50页
     ·基于协同过滤推荐模块的结构设计第50-53页
     ·基于协同过滤推荐算法设计第53-56页
     ·基于协同过滤推荐算法分析第56-57页
   ·本章小结第57-58页
第七章 总结与展望第58-59页
   ·工作总结第58页
   ·工作展望第58-59页
参考文献第59-62页
科研情况说明第62-63页
致谢第63页

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