云环境下Web服务资源选取技术的研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状与应用 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状与应用 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状与应用 | 第14-15页 |
| 1.3 课题的来源及研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第15页 |
| 1.3.2 课题的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 云环境与Web服务相关技术 | 第17-26页 |
| 2.1 云环境与云计算概述 | 第17-18页 |
| 2.2 面向服务的体系结构 | 第18-21页 |
| 2.2.1 SOA体系结构含义 | 第18-19页 |
| 2.2.2 Web服务架构方式 | 第19-21页 |
| 2.3 Web服务关键技术 | 第21-24页 |
| 2.4 动态贝叶斯网络 | 第24页 |
| 2.5 个性化Web服务选取 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 Web服务的选取方法 | 第26-47页 |
| 3.1 Web服务数据的预处理 | 第26页 |
| 3.2 Web服务数据处理方法 | 第26-27页 |
| 3.3 基于协同过滤的社区发现方法 | 第27-36页 |
| 3.3.1 基于社区发现方式 | 第27页 |
| 3.3.2 基于协同过滤方式的社区发现 | 第27-30页 |
| 3.3.3 算法的实现过程 | 第30-31页 |
| 3.3.4 实验结果与分析 | 第31-36页 |
| 3.4 基于扩展WSDL的贝叶斯选取方法 | 第36-46页 |
| 3.4.1 扩展WSDL的服务响应时间 | 第36-40页 |
| 3.4.2 构建动态贝叶斯网络选取方式 | 第40-42页 |
| 3.4.3 算法的实现过程 | 第42-44页 |
| 3.4.4 实验方法与验证 | 第44页 |
| 3.4.5 实验结果的比较分析 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 Web服务推荐系统框架的构建与应用 | 第47-53页 |
| 4.1 Web服务推荐系统的原理 | 第47-48页 |
| 4.2 基于贝叶斯的服务推荐系统框架 | 第48-49页 |
| 4.3 基于贝叶斯的服务推荐模型的定义 | 第49-50页 |
| 4.4 基于贝叶斯服务推荐的流程 | 第50-51页 |
| 4.5 服务推荐系统的应用 | 第51-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第53-58页 |
| 5.1 实验环境与数据来源 | 第53页 |
| 5.2 实验方法的选择与过程 | 第53-54页 |
| 5.3 实验的验证与分析 | 第54-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
