基于神经网络的Web服务QoS预测方法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文研究内容与成果 | 第11-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关理论基础与技术 | 第14-20页 |
| 2.1 基于协同过滤的服务推荐算法 | 第14-16页 |
| 2.1.1 基于记忆的协同过滤 | 第14-16页 |
| 2.1.2 基于模型的协同过滤 | 第16页 |
| 2.2 相关技术基础 | 第16-19页 |
| 2.2.1 k-means算法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 SOM算法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 覆盖算法 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于SOM算法的服务质量预测 | 第20-32页 |
| 3.1 问题描述 | 第20-22页 |
| 3.2 服务质量预测方法及过程 | 第22-25页 |
| 3.2.1 SOM聚类 | 第22-23页 |
| 3.2.2 Top-k选择机制 | 第23-25页 |
| 3.2.3 缺失的QoS值预测 | 第25页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第25-31页 |
| 3.3.1 数据集与实验设定 | 第26页 |
| 3.3.2 评价指标 | 第26页 |
| 3.3.3 对比方法与实验结果 | 第26-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于覆盖算法的服务质量预测 | 第32-52页 |
| 4.1 问题描述 | 第32-33页 |
| 4.2 预测方法及过程 | 第33-41页 |
| 4.2.1 基于历史时间片的预测 | 第33-40页 |
| 4.2.2 基于当前时间片的预测 | 第40-41页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第41-51页 |
| 4.3.1 数据集描述 | 第42页 |
| 4.3.2 对比算法 | 第42-43页 |
| 4.3.3 评价指标 | 第43-44页 |
| 4.3.4 实验设置 | 第44页 |
| 4.3.5 有效性 | 第44-50页 |
| 4.3.6 效率 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 附录 | 第59-60页 |
| Appendix | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和参与项目 | 第62页 |
