| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-22页 |
| 1.1.1 服务计算与服务发现 | 第16-18页 |
| 1.1.2 大规模复杂服务发现的形成与挑战 | 第18-20页 |
| 1.1.3 研究动机和内容 | 第20-22页 |
| 1.2 本文结构 | 第22-24页 |
| 2 研究基础与现状 | 第24-39页 |
| 2.1 传统Web服务发现方法分类 | 第24-27页 |
| 2.2 服务搜索研究 | 第27-30页 |
| 2.2.1 基于属性相似度计算的服务搜索 | 第28-29页 |
| 2.2.2 基于文本模型的服务搜索 | 第29页 |
| 2.2.3 基于离散特征搜索方法 | 第29-30页 |
| 2.3 服务推荐研究 | 第30-33页 |
| 2.3.1 基于内存的推荐方法 | 第31-32页 |
| 2.3.2 基于模型的推荐方法 | 第32-33页 |
| 2.4 服务选择研究 | 第33-36页 |
| 2.4.1 基于QoS的服务选择 | 第33-34页 |
| 2.4.2 基于语义的服务选择 | 第34-35页 |
| 2.4.3 基于分布式的服务选择 | 第35-36页 |
| 2.5 服务管理研究 | 第36-38页 |
| 2.5.1 基于AI规划的服务管理方法 | 第36-37页 |
| 2.5.2 基于形式化的服务管理方法 | 第37-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 3 融合标签信息的分布式服务搜索 | 第39-55页 |
| 3.1 服务搜索和标签数据 | 第39-42页 |
| 3.1.1 服务搜索 | 第40-41页 |
| 3.1.2 服务标签数据 | 第41-42页 |
| 3.2 融合标签信息的分布式服务搜索框架 | 第42-47页 |
| 3.2.1 特征提取 | 第43-44页 |
| 3.2.2 稀疏学习 | 第44-45页 |
| 3.2.3 ADMM算法子 | 第45-47页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第47-54页 |
| 3.3.1 实验配置 | 第47页 |
| 3.3.2 性能评测 | 第47-52页 |
| 3.3.3 其他细节 | 第52-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 4 结合元数据的服务个性化推荐 | 第55-77页 |
| 4.1 研究背景 | 第55-58页 |
| 4.1.1 服务QoS推荐 | 第55-57页 |
| 4.1.2 服务矩阵分解建模 | 第57-58页 |
| 4.2 结合QoS地理位置信息的个性化服务推荐框架 | 第58-62页 |
| 4.2.1 时域元数据处理 | 第59页 |
| 4.2.2 二阶段最近邻搜索匹配策略 | 第59-60页 |
| 4.2.3 基于地理正则项的矩阵分解框架 | 第60-62页 |
| 4.3 矩阵加速求解策略 | 第62-64页 |
| 4.3.1 随机梯度下降法 | 第63页 |
| 4.3.2 自适应随机梯度下降法 | 第63-64页 |
| 4.3.3 混合结果 | 第64页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第64-73页 |
| 4.4.1 实验配置 | 第64-65页 |
| 4.4.2 服务推荐效果分析 | 第65-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-77页 |
| 5 基于用户协同的快速服务选择 | 第77-97页 |
| 5.1 研究动机 | 第77-79页 |
| 5.2 基于用户协同的服务选择策略 | 第79-84页 |
| 5.2.1 总体框架 | 第79-80页 |
| 5.2.2 相似性计算 | 第80-81页 |
| 5.2.3 基于协同过滤的在线QoS预测框架 | 第81-84页 |
| 5.3 动态规划加速求解策略 | 第84-85页 |
| 5.3.1 复杂度分析 | 第85页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第85-96页 |
| 5.4.1 实验配置 | 第86-87页 |
| 5.4.2 服务选择效果分析 | 第87-89页 |
| 5.4.3 效率分析 | 第89-96页 |
| 5.5 本章小结 | 第96-97页 |
| 6 面向服务发现的管理系统构建方法 | 第97-114页 |
| 6.1 研究背景 | 第97-98页 |
| 6.2 总体分布式架构 | 第98-101页 |
| 6.3 关键指标 | 第101-105页 |
| 6.3.1 测度因素 | 第101-102页 |
| 6.3.2 邻域因素 | 第102-103页 |
| 6.3.3 算法子因素 | 第103-105页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第105-109页 |
| 6.4.1 实验配置 | 第105-107页 |
| 6.4.2 关键指标效果分析 | 第107页 |
| 6.4.3 总体效果 | 第107-109页 |
| 6.4.4 分布式效能分析 | 第109页 |
| 6.5 分布式服务质量管理实践指南 | 第109-112页 |
| 6.6 开放接口 | 第112-113页 |
| 6.7 本章小结 | 第113-114页 |
| 7 总结与展望 | 第114-117页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第114-115页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-127页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第127-128页 |