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服务搜索引擎中个性化服务推荐功能的设计与实现

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第1章 引言第10-15页
   ·研究背景及意义第10-11页
   ·研究现状第11-13页
     ·推荐系统第11-12页
     ·Web服务推荐系统第12-13页
   ·论文工作简述第13页
   ·论文结构概述第13-14页
   ·小结第14-15页
第2章 相关技术简介第15-19页
   ·商品推荐技术第15-16页
     ·基于协同过滤的推荐算法第15页
     ·基于内容的推荐算法第15-16页
     ·混合推荐算法第16页
   ·Web服务推荐技术第16-17页
     ·WSDL文件与Web服务属性第16-17页
     ·语义分析技术第17页
   ·Mahout开源框架第17-18页
   ·小结第18-19页
第3章 需求分析第19-28页
   ·Web服务搜索引擎需求分析第19-21页
   ·个性化服务推荐功能应用场景第21-24页
     ·用户信息收集场景第21页
     ·首页热门服务推荐场景第21-22页
     ·首页用户偏好的个性化服务推荐场景第22页
     ·浏览页相似个性化服务推荐场景第22-23页
     ·浏览页按标签分类个性化服务推荐场景第23-24页
   ·个性化服务推荐功能的功能需求第24-26页
     ·用户账号系统的建立与管理第24页
     ·获取用户数据第24-25页
     ·更新热门服务推荐第25页
     ·根据用户偏好作推荐第25页
     ·推荐相似或相关服务第25-26页
     ·基于标签分类推荐服务第26页
     ·系统初期推荐第26页
     ·保证推荐质量第26页
   ·个性化服务推荐功能的非功能需求第26-27页
   ·小结第27-28页
第4章 个性化服务推荐功能的关键技术研究第28-44页
   ·基于牛顿冷却定律的热门服务排名算法第28-30页
     ·牛顿冷却定律第28-29页
     ·改进后的牛顿冷却定律算法第29-30页
   ·协同过滤算法第30-38页
     ·基于用户的协同过滤算法第31-32页
     ·基于物品的协同过滤算法第32页
     ·相似度比较算法第32-34页
     ·实验及分析第34-38页
   ·协同过滤算法存在问题及解决方案第38-41页
     ·基于用户的协同过滤算法改进方案第38-39页
     ·基于物品的协同过滤算法改进方案第39-41页
   ·基于标签分类的推荐算法第41-42页
   ·QoS过滤及排名算法第42-43页
   ·小结第43-44页
第5章 个性化服务推荐功能的设计与实现第44-64页
   ·系统架构第44-48页
     ·依赖数据与模块第45-46页
     ·服务推荐子系统第46-47页
     ·关键模块交互流程第47-48页
   ·详细设计第48-63页
     ·存储节点设计第49-51页
     ·Web服务推荐子系统对外接口设计第51-53页
     ·数据模型模块设计第53-55页
     ·QoS过滤与排名模块设计第55-56页
     ·热门服务推荐模块设计第56-57页
     ·用户偏好推荐模块设计第57-60页
     ·相似服务推荐模块设计第60-62页
     ·标签分类排名模块设计第62-63页
   ·小结第63-64页
第6章 测试第64-73页
   ·测试数据选取第64-65页
   ·测试环境第65-66页
     ·硬件环境第65页
     ·软件环境第65页
     ·部署环境第65-66页
   ·单元测试第66-70页
     ·Web服务推荐子系统对外接口测试第66-67页
     ·QoS过滤与排名模块测试第67页
     ·热门服务推荐模块测试第67-68页
     ·用户偏好推荐模块测试第68-69页
     ·相似服务推荐模块测试第69页
     ·标签分类排名模块测试第69-70页
   ·系统测试第70-71页
   ·测试分析及结论第71-72页
   ·小结第72-73页
第7章 结束语第73-75页
   ·工作总结第73页
   ·未来工作展望第73-75页
参考文献第75-77页
附录第77-78页
致谢第78-79页
攻读硕士学位期间发表的学术论文目录第79页
攻读硕士学位期间的主要工作第79页

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