| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-23页 |
| ·课题的背景和意义 | 第11-18页 |
| ·服务演进概述 | 第11-12页 |
| ·服务演进研究现状 | 第12-18页 |
| ·研究内容 | 第18-20页 |
| ·论文的组织结构 | 第20-23页 |
| 第二章 基于情境关联网络的用户需求变化识别与分析框架 | 第23-45页 |
| ·服务演进需求和用户需求变化 | 第23-24页 |
| ·服务演进生命周期和用户需求变化识别方法分析 | 第24-27页 |
| ·情境关联网络 | 第27-33页 |
| ·情境关联网络模型 | 第28-29页 |
| ·情境关联网络模型的相关定义 | 第29-33页 |
| ·基于情境关联网络的用户需求变化识别与分析框架 | 第33-35页 |
| ·基础模型和算法 | 第35-42页 |
| ·基于距离尺度学习的上下文相似度计算方法 | 第36-38页 |
| ·基于上下文相似度的新命名上下文识别方法 | 第38-40页 |
| ·基于DSN模型的服务系统状态对应的DS查找算法 | 第40-41页 |
| ·基于DSN的用户需求跟踪模型 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-45页 |
| 第三章 情境关联网络的生成与维护方法 | 第45-57页 |
| ·情境关联网络的生成 | 第45-50页 |
| ·目标树Goal Tree转化为Petri网 | 第45-47页 |
| ·Petri网的最小割集求解 | 第47-49页 |
| ·基于最小割集的情境关联网络生成 | 第49-50页 |
| ·情境关联网络DSN模型的动态维护方法 | 第50-55页 |
| ·服务使用方式需求变化触发的DSN维护 | 第51-52页 |
| ·业务需求变化触发的DSN维护 | 第52-53页 |
| ·新需求发现触发的DSN维护 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 基于情境关联网络的用户需求变化识别与分析方法 | 第57-73页 |
| ·基于动态MDSN模型的用户业务需求的预测 | 第57-63页 |
| ·动态MDSN模型 | 第57-61页 |
| ·基于动态MDSN模型的用户业务需求的预测方法 | 第61-63页 |
| ·基于DSN模型的用户需求变化识别方法 | 第63-67页 |
| ·用户需求变化的表述 | 第64-65页 |
| ·服务使用方式需求变化的识别方法 | 第65-66页 |
| ·业务需求变化的识别方法 | 第66-67页 |
| ·基于DSN模型的用户需求变化分析方法 | 第67-72页 |
| ·用户需求变化分析结果的表述 | 第68-69页 |
| ·用户需求变化的预处理方法 | 第69-70页 |
| ·用户需求变化的分析方法 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 实例研究及分析 | 第73-87页 |
| ·实验背景及实例研究基本过程 | 第73-79页 |
| ·学术报告会场景的需求实例 | 第73-74页 |
| ·学术报告会场景实例研究的基本过程及数据 | 第74-79页 |
| ·用户需求变化识别与分析的过程验证实例及分析 | 第79-86页 |
| ·情境关联网络的生成过程验证实例 | 第79页 |
| ·距离尺度学习和MDSN模型构造过程验证实例 | 第79-80页 |
| ·服务使用方式需求变化识别与分析过程验证实例 | 第80-83页 |
| ·业务需求变化识别与分析过程验证实例 | 第83-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 总结与展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 附录A 实例研究相关数据 | 第93-103页 |
| ·学术报告会场景的服务注册库 | 第93页 |
| ·学术报告会场景的命名上下文库 | 第93-94页 |
| ·学术报告会场景的DS-G映射文件 | 第94-96页 |
| ·学术报告会场景的MDSN模型的构造数据 | 第96-97页 |
| ·学术报告会场景的距离尺度学习训练数据 | 第97-99页 |
| ·学术报告会场景的MDSN模型构造的实验结果 | 第99-103页 |
| 致谢 | 第103-105页 |
| 攻读硕士期间发表的论文、获奖情况及发明专利等项 | 第105页 |