面向服务发现的匹配和评价技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-34页 |
| 1.1 论文的选题背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 Web服务概述 | 第14-15页 |
| 1.2.1 Web服务的定义 | 第14页 |
| 1.2.2 Web服务的特点 | 第14-15页 |
| 1.2.3 Web服务的研究内容 | 第15页 |
| 1.3 服务发现的关键技术研究现状 | 第15-30页 |
| 1.3.1 建模技术 | 第16-20页 |
| 1.3.2 服务匹配技术 | 第20-24页 |
| 1.3.3 服务评价技术 | 第24-30页 |
| 1.4 研究中存在的主要问题 | 第30-31页 |
| 1.5 论文主要研究内容和组织结构 | 第31-34页 |
| 1.5.1 论文主要内容 | 第31-32页 |
| 1.5.2 论文结构安排 | 第32-34页 |
| 第2章 基于本体的单一服务匹配方法 | 第34-54页 |
| 2.1 引言 | 第34-35页 |
| 2.2 单一服务匹配模型 | 第35-38页 |
| 2.2.1 本体概念模型 | 第35页 |
| 2.2.2 Web服务本体模型 | 第35-36页 |
| 2.2.3 用户请求本体模型 | 第36-37页 |
| 2.2.4 单一服务匹配模型 | 第37-38页 |
| 2.3 单一服务匹配运行框架 | 第38-49页 |
| 2.3.1 框架概述 | 第39页 |
| 2.3.2 本体抽取过程 | 第39-42页 |
| 2.3.3 本体概念相似度计算 | 第42-46页 |
| 2.3.4 单一服务匹配规划求解算法 | 第46-49页 |
| 2.4 实验及结果分析 | 第49-53页 |
| 2.4.1 实验环境及实验数据 | 第49-50页 |
| 2.4.2 实验内容及评价指标 | 第50-51页 |
| 2.4.3 相似度计算效果实验及结果分析 | 第51-52页 |
| 2.4.4 匹配算法对服务发现效果实验及结果分析 | 第52-53页 |
| 2.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第3章 基于协同演化的复合服务匹配方法 | 第54-76页 |
| 3.1 引言 | 第54-55页 |
| 3.2 复合服务匹配问题 | 第55-57页 |
| 3.2.1 复合服务匹配模型 | 第55-56页 |
| 3.2.2 复合服务匹配的数学表示 | 第56-57页 |
| 3.3 复合服务匹配候选解的转换 | 第57-60页 |
| 3.3.1 方阵转换 | 第58-59页 |
| 3.3.2 排列转换 | 第59-60页 |
| 3.3.3 顺序转换 | 第60页 |
| 3.4 求解复合服务匹配的协同演化算法 | 第60-66页 |
| 3.4.1 算法设计思路 | 第61页 |
| 3.4.2 算法执行步骤 | 第61-65页 |
| 3.4.3 时间复杂度分析 | 第65-66页 |
| 3.5 实验及结果分析 | 第66-75页 |
| 3.5.1 实验环境及实验数据 | 第66-67页 |
| 3.5.2 实验内容及结束条件 | 第67-69页 |
| 3.5.3 主要参数取值讨论 | 第69-70页 |
| 3.5.4 求解精度实验及结果分析 | 第70-73页 |
| 3.5.5 收敛情况实验及结果分析 | 第73-74页 |
| 3.5.6 在线响应时间实验及结果分析 | 第74-75页 |
| 3.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 第4章 基于差异时效的服务评价方法 | 第76-94页 |
| 4.1 引言 | 第76-77页 |
| 4.2 差异时效的服务评价系统 | 第77-78页 |
| 4.3 服务时效量化模型 | 第78-83页 |
| 4.3.1 简单时效量化方法 | 第79-81页 |
| 4.3.2 复杂时效量化方法 | 第81-83页 |
| 4.4 评价窗口计算及服务评价预测 | 第83-85页 |
| 4.5 反馈控制策略 | 第85-86页 |
| 4.6 实验及结果分析 | 第86-93页 |
| 4.6.1 实验环境和实验数据 | 第86-87页 |
| 4.6.2 评价指标及实验过程 | 第87-88页 |
| 4.6.3 主要参数取值讨论 | 第88-89页 |
| 4.6.4 时效模型对比实验及结果分析 | 第89-91页 |
| 4.6.5 窗口宽度设定策略对比实验及结果分析 | 第91-92页 |
| 4.6.6 反馈控制效果及实验结果分析 | 第92-93页 |
| 4.7 本章小结 | 第93-94页 |
| 第5章 基于时效推荐的服务评价方法 | 第94-112页 |
| 5.1 引言 | 第94-95页 |
| 5.2 时效推荐服务评价框架 | 第95-103页 |
| 5.2.1 评价框架流程 | 第95-96页 |
| 5.2.2 混合时效量化模型 | 第96-98页 |
| 5.2.3 用户和服务的紧密度分析 | 第98-100页 |
| 5.2.4 用户地理特征挖掘 | 第100-102页 |
| 5.2.5 邻域用户选择过程及服务评价预测 | 第102-103页 |
| 5.3 实验及结果分析 | 第103-110页 |
| 5.3.1 实验环境及实验数据 | 第103-104页 |
| 5.3.2 实验对比方法及衡量指标 | 第104-105页 |
| 5.3.3 主要参数取值讨论 | 第105-108页 |
| 5.3.4 对比实验及结果分析 | 第108-109页 |
| 5.3.5 位置临近用户的辅助效果实验及结果分析 | 第109-110页 |
| 5.4 本章小结 | 第110-112页 |
| 结论 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-126页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第126-128页 |
| 致谢 | 第128页 |
