摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
符号说明 | 第10-11页 |
第一章 绪论 | 第11-16页 |
1.1 背景介绍 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状分析 | 第12-14页 |
1.3 论文主要工作 | 第14-15页 |
1.4 论文结构 | 第15-16页 |
第二章 基于QOS预测的服务选择相关技术 | 第16-26页 |
2.1 WEB服务技术概述 | 第16-18页 |
2.1.1 Web服务定义 | 第16-17页 |
2.1.2 服务选择概述 | 第17-18页 |
2.2 WEB服务QoS属性概述 | 第18-20页 |
2.2.1 Web服务的QoS属性 | 第18-19页 |
2.2.2 QoS属性的归一化方法 | 第19-20页 |
2.3 QoS预测相关研究 | 第20-24页 |
2.3.1 预测问题定义 | 第20-21页 |
2.3.2 基于协同过滤的预测方法 | 第21-23页 |
2.3.3 基于聚类算法的预测方法 | 第23-24页 |
2.4 相关关键词介绍 | 第24-25页 |
2.5 本章小结 | 第25-26页 |
第三章 移动互联网环境下基于COS预测的服务选择方法相关问题 | 第26-35页 |
3.1 基于QoS预测的服务选择面临的问题 | 第26-27页 |
3.2 解决问题的方法分析 | 第27-34页 |
3.2.1 QoS数据的波动性分析 | 第27-29页 |
3.2.2 数据预处理方法分析 | 第29-30页 |
3.2.3 相似度计算方法分析 | 第30-32页 |
3.2.4 缺失CoS数据预测方法优化 | 第32页 |
3.2.5 基于QoS预测的服务选择方法的必要性分析 | 第32-34页 |
3.3 本章小结 | 第34-35页 |
第四章 基于QOS预测的服务选择方法设计 | 第35-46页 |
4.1 方法流程 | 第35-36页 |
4.2 CoS数据预处理 | 第36-37页 |
4.3 用户间相似度计算 | 第37-42页 |
4.3.1 区间筛选方法 | 第38-39页 |
4.3.2 传统相似度计算方式 | 第39-40页 |
4.3.3 基于波动性的相似度计算 | 第40-41页 |
4.3.4 两种相似度计算方式的选择 | 第41-42页 |
4.4 缺失QoS的补全 | 第42-43页 |
4.5 服务选择 | 第43-44页 |
4.6 本章小结 | 第44-46页 |
第五章 基于QOS预测的服务选择方法原型实现 | 第46-60页 |
5.1 原型系统架构 | 第46-47页 |
5.2 数据导入模块 | 第47-49页 |
5.2.1 模块功能 | 第47页 |
5.2.2 模块流程 | 第47-49页 |
5.3 历史QoS数据预处理模块 | 第49-50页 |
5.3.1 模块功能 | 第49页 |
5.3.2 模块流程 | 第49-50页 |
5.4 相似度计算模块 | 第50-53页 |
5.4.1 模块功能 | 第50-51页 |
5.4.2 模块流程 | 第51-53页 |
5.5 缺失QoS数据预测模块 | 第53-55页 |
5.5.1 模块功能 | 第53-54页 |
5.5.2 模块流程 | 第54-55页 |
5.6 服务选择模块 | 第55-57页 |
5.6.1 模块功能 | 第55-56页 |
5.6.2 模块流程 | 第56-57页 |
5.7 展示界面模块 | 第57-58页 |
5.7.1 模块功能 | 第57页 |
5.7.2 模块界面 | 第57-58页 |
5.8 计算工具模块 | 第58页 |
5.9 本章小结 | 第58-60页 |
第六章 仿真实验与分析 | 第60-66页 |
6.1 仿真实验准备 | 第60页 |
6.2 实验结果比较 | 第60-64页 |
6.2.1 预测的相对误差的对比 | 第61-63页 |
6.2.2 预测的平均绝对误差的对比 | 第63页 |
6.2.3 预测的均方根误差的比较 | 第63-64页 |
6.3 参数K的分析 | 第64-65页 |
6.4 本章小结 | 第65-66页 |
第七章 结束语 | 第66-69页 |
7.1 论文总结 | 第66-68页 |
7.2 下一步工作 | 第68-69页 |
参考文献 | 第69-73页 |
致谢 | 第73-74页 |
攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第74页 |
攻读学位期间申请的发明专利目录 | 第74页 |
攻读学位期间参加的科研项目目录 | 第74页 |