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基于QoS规则挖掘的组合服务阶段性优化系统的研究与实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景第10页
    1.2 研究内容第10-11页
    1.3 论文的组织结构第11-14页
第2章 相关技术第14-22页
    2.1 关联规则的表示与挖掘第14-17页
        2.1.1 关联规则的表示形式第14-15页
        2.1.2 基于Apriori算法的关联规则挖掘第15-16页
        2.1.3 不产生候选频繁项集的挖掘方法第16-17页
    2.2 连续属性的概念化分段与维规约技术第17-20页
        2.2.1 基于皮尔逊公式的维规约技术第17-18页
        2.2.2 连续属性的概念化分段技术第18-20页
    2.3 关联规则分类算法第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第3章 基于QOS关联规则挖掘的组合服务阶段性优化第22-34页
    3.1 问题的提出第22-26页
    3.2 QoS关联规则的相关模型第26-27页
        3.2.1 QoS关联规则的建模第26-27页
        3.2.2 QoS关联规则优化的目标第27页
    3.3 数据集的预处理方法第27-30页
        3.3.1 原始挖掘数据集的生成第28-29页
        3.3.2 数据集的概念化分段第29-30页
    3.4 QoS关联规则挖掘第30-31页
    3.5 基于QoS关联规则构造分类器第31-32页
    3.6 小结第32-34页
第4章 QOS关联规则的挖掘方法第34-58页
    4.1 基于皮尔逊相关度的维归约方法第34-38页
    4.2 数据的概念化分段方法第38-46页
        4.2.1 基于k均值算法的QoS属性分段第38-40页
        4.2.2 基于信息增益的离散化处理方法第40-44页
        4.2.3 基于时间周期的时间分段方法第44-46页
    4.3 基于FP树算法的QoS关联规则挖掘第46-52页
        4.3.1 FP树的建立方法第47-50页
        4.3.2 QoS关联规则的挖掘方法第50-52页
    4.4 基于QoS关联规则的分类方法第52-56页
    4.5 本章小结第56-58页
第5章 WEB服务阶段性优化系统的设计与实现第58-74页
    5.1 Web服务阶段性优化系统的总体设计第58-59页
    5.2 阶段性优化系统的详细设计第59-68页
        5.2.1 各功能子模块的设计第60-63页
        5.2.2 关键子模块的流程第63-66页
        5.2.3 子模块间数据集的交互第66-68页
    5.3 关键子模块的实现第68-70页
    5.4 分类器准确度实验分析第70-73页
    5.5 本章小结第73-74页
第6章 结论第74-76页
参考文献第76-80页
致谢第80页

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