摘要 | 第6-8页 |
abstract | 第8-10页 |
第1章 绪论 | 第14-48页 |
1.1 研究背景与研究意义 | 第14-17页 |
1.2 国内外研究现状 | 第17-44页 |
1.2.1 上下文定义与分类研究 | 第17-19页 |
1.2.2 上下文建模方法研究 | 第19-26页 |
1.2.3 上下文推理方法研究 | 第26-35页 |
1.2.4 上下文感知智能决策方法研究 | 第35-38页 |
1.2.5 典型上下文感知系统框架研究 | 第38-42页 |
1.2.6 存在的问题和挑战 | 第42-44页 |
1.3 主要研究内容 | 第44-46页 |
1.4 论文的组织与结构 | 第46-48页 |
第2章 支持QoC的分层上下文本体模型 | 第48-82页 |
2.1 本体论与OWL描述语言 | 第48-53页 |
2.1.1 本体论 | 第49-51页 |
2.1.2 OWL描述语言 | 第51-53页 |
2.2 基于本体的分层上下文模型 | 第53-66页 |
2.2.1 上层通用上下文本体模型 | 第54-65页 |
2.2.2 下层领域上下文本体模型 | 第65-66页 |
2.3 上下文质量建模与评估 | 第66-79页 |
2.3.1 上下文质量处理模型 | 第68-73页 |
2.3.2 上下文质量评估 | 第73-76页 |
2.3.3 上下文质量模型 | 第76-78页 |
2.3.4 上下文本体模型QoC标注 | 第78-79页 |
2.4 支持QoC的分层上下文本体模型性能测试与分析 | 第79-81页 |
2.5 小结 | 第81-82页 |
第3章 混合式不确定性上下文情境推理方法 | 第82-110页 |
3.1 相关推理技术 | 第82-89页 |
3.1.1 基于规则的推理技术 | 第82-85页 |
3.1.2 基于描述逻辑的本体推理技术 | 第85-89页 |
3.2 支持不确定性表达的上下文本体模型 | 第89-92页 |
3.3 支持个性化的上下文情境模型 | 第92-97页 |
3.3.1 通用上下文情境模型 | 第93-94页 |
3.3.2 上下文情境模型个性化扩展 | 第94-97页 |
3.4 混合式不确定性上下文情境推理方法与框架 | 第97-105页 |
3.4.1 混合式不确定性上下文情境推理方法 | 第97-101页 |
3.4.2 混合式不确定性上下文情境推理框架 | 第101-105页 |
3.5 混合式不确定性上下文情境推理性能测试与分析 | 第105-109页 |
3.6 小结 | 第109-110页 |
第4章 上下文感知的质量驱动服务提供方法 | 第110-132页 |
4.1 粒计算相关理论 | 第110-113页 |
4.2 上下文感知的服务选择 | 第113-123页 |
4.2.1 基于粒计算的决策规则自动生成方法 | 第114-120页 |
4.2.2 基于决策规则的服务选择 | 第120-123页 |
4.3 上下文质量驱动的服务提供 | 第123-127页 |
4.3.1 基于上下文质量的服务提供模式 | 第123-125页 |
4.3.2 上下文质量驱动的适应性服务提供 | 第125-127页 |
4.4 决策规则自动生成方法性能测试与分析 | 第127-130页 |
4.5 小结 | 第130-132页 |
第5章 上下文感知的服务自适应方法 | 第132-156页 |
5.1 语义Web服务与上下文感知自适应 | 第132-134页 |
5.2 上下文感知服务自适应框架 | 第134-137页 |
5.2.1 基于组合适应的适配层 | 第134-136页 |
5.2.2 基于本体的支持上下文感知的知识层 | 第136-137页 |
5.2.3 基于本体语义的匹配层 | 第137页 |
5.3 基于组合适应的服务适配 | 第137-139页 |
5.4 基于本体的支持上下文感知的服务描述 | 第139-141页 |
5.5 基于本体语义的服务组件选择 | 第141-152页 |
5.5.1 语义匹配一致性关系定义 | 第143-145页 |
5.5.2 基于语义相似度的组件分类 | 第145-147页 |
5.5.3 基于语义匹配的组件选择 | 第147-152页 |
5.6 基于本体语义的服务组件选择性能测试与分析 | 第152-155页 |
5.7 小结 | 第155-156页 |
第6章 总结与展望 | 第156-159页 |
6.1 论文总结 | 第156-158页 |
6.2 未来研究展望 | 第158-159页 |
参考文献 | 第159-176页 |
攻读学位期间公开发表论文 | 第176-177页 |
致谢 | 第177-178页 |
作者简介 | 第178页 |