| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景和意义 | 第10-11页 |
| ·研究的主要问题及主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文的组织与结构 | 第12-14页 |
| 第2章 相关研究 | 第14-24页 |
| ·动态Web服务质量监测技术 | 第14-17页 |
| ·基于对底层网络数据包进行监测的方法 | 第15页 |
| ·基于代理(Proxy)的方法 | 第15-16页 |
| ·基于修改SOAP引擎库的方法 | 第16页 |
| ·基于应用响应测量(ARM)API的方法 | 第16-17页 |
| ·目前主要QoS评价方法 | 第17-20页 |
| ·QoS指标体系的定义 | 第17-18页 |
| ·基于QoS行为属性的评价方法 | 第18-19页 |
| ·基于综合评价的QoS评价方法 | 第19-20页 |
| ·基于多维QoS模型的评价方法 | 第20页 |
| ·Web服务推荐方法 | 第20-23页 |
| ·基于UDDI服务订阅的Web服务推荐机制 | 第21-22页 |
| ·使用序列挖掘的Web服务推荐方法 | 第22页 |
| ·个性化的Web服务推荐方法 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第3章 面向使用环境的端到端WEB服务推荐机制 | 第24-38页 |
| ·研究背景 | 第24-26页 |
| ·面向使用环境的端到端Web服务推荐框架 | 第26-34页 |
| ·端到端QoS监测模型 | 第27-30页 |
| ·客户分组过程 | 第30-32页 |
| ·Web服务推荐过程 | 第32-34页 |
| ·以客户为中心的Web服务QoS性能指标体系 | 第34-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第4章 客户分组方法 | 第38-54页 |
| ·客户分组的动机 | 第38-40页 |
| ·客户分组指标属性 | 第40-45页 |
| ·客户分组的静态属性 | 第40-41页 |
| ·客户分组的动态属性 | 第41-42页 |
| ·特殊服务的处理 | 第42-43页 |
| ·属性分组模型 | 第43-45页 |
| ·客户分组过程及客户分组算法 | 第45-49页 |
| ·基于聚类客户分组算法 | 第45-48页 |
| ·累加分组的触发时机 | 第48-49页 |
| ·分组结果及推论算法 | 第49-53页 |
| ·分组结果分析 | 第50页 |
| ·分组指标推论算法 | 第50-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第5章 面向使用环境的端到端WEB服务评价与推荐算法 | 第54-66页 |
| ·基于使用环境的端到端Web服务的评价方法 | 第54-57页 |
| ·自相似评价 | 第55页 |
| ·组相似评价 | 第55-56页 |
| ·按发布值评价 | 第56-57页 |
| ·数据对象间的相异度度量方法 | 第57-58页 |
| ·服务推荐值可信水平的计算 | 第58-62页 |
| ·Beth信任度评估模型分析 | 第58-59页 |
| ·面向使用环境的端到端Web服务推荐值可信计算 | 第59-62页 |
| ·基于使用环境的端到端Web服务推荐 | 第62-65页 |
| ·服务推荐方式 | 第62-63页 |
| ·服务推荐算法 | 第63-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 第6章 实验与分析 | 第66-82页 |
| ·实验环境 | 第66-69页 |
| ·网络部署方案 | 第66-67页 |
| ·实验用Web服务及QoS的说明 | 第67-69页 |
| ·监测数据获取 | 第69-71页 |
| ·Web服务性能监测 | 第69-70页 |
| ·客户端环境监测 | 第70-71页 |
| ·客户分组实验 | 第71-75页 |
| ·静态分组 | 第71-72页 |
| ·动态分组 | 第72-75页 |
| ·服务推荐实验 | 第75-79页 |
| ·服务推荐 | 第75-78页 |
| ·可信推荐 | 第78-79页 |
| ·实验结果综合分析 | 第79-81页 |
| ·小结 | 第81-82页 |
| 第7章 结论 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 致谢 | 第87页 |