| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景 | 第12页 |
| ·研究现状 | 第12-15页 |
| ·推荐系统的研究现状 | 第12-13页 |
| ·Web 服务推荐技术现状 | 第13-15页 |
| ·主要研究内容和目的 | 第15-16页 |
| ·论文组织与结构 | 第16-18页 |
| 第二章 Web 服务和推荐系统综述 | 第18-28页 |
| ·Web 服务技术 | 第18-21页 |
| ·Web 服务的定义 | 第18页 |
| ·Web 服务体系结构 | 第18-19页 |
| ·Web 服务体系结构的优点 | 第19-20页 |
| ·Web 服务的 QoS 简介 | 第20-21页 |
| ·协同过滤算法综述 | 第21-27页 |
| ·基于内存的协同过滤算法 | 第23-26页 |
| ·基于模型的协同过滤算法 | 第26-27页 |
| ·本章总结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于网络位置正则化的 Web 服务推荐方法 | 第28-41页 |
| ·动机场景 | 第28-29页 |
| ·基于网络位置正则化的 Web 服务推荐框架 | 第29-30页 |
| ·基于网络位置正则化的 Web 服务 QoS 预测算法 | 第30-33页 |
| ·问题的定义 | 第30页 |
| ·矩阵分解模型 | 第30-31页 |
| ·基于网络位置正则化的矩阵分解模型 | 第31-33页 |
| ·复杂度分析 | 第33页 |
| ·实验分析 | 第33-40页 |
| ·实验运行环境 | 第34页 |
| ·实验数据集 | 第34页 |
| ·数据集的分析及处理 | 第34页 |
| ·评估标准 | 第34-35页 |
| ·性能对比 | 第35-36页 |
| ·参数 K对预测性能的影响 | 第36-37页 |
| ·正则化参数γ对预测性能的影响 | 第37-38页 |
| ·维度 f对预测性能的影响 | 第38-39页 |
| ·矩阵密度对预测性能的影响 | 第39-40页 |
| ·本章总结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于网络位置的近邻模型和矩阵分解模型相结合的 Web 服务推荐方法 | 第41-55页 |
| ·动机场景 | 第41-42页 |
| ·基于网络位置的近邻模型和矩阵分解模型相结合的 Web 服务推荐框架 | 第42-44页 |
| ·基于网络位置的近邻模型和矩阵分解模型相结合的 Web 服务推荐算法 | 第44-49页 |
| ·问题的定义 | 第44页 |
| ·矩阵奇异值分解模型 | 第44-45页 |
| ·加入基准偏置项 | 第45页 |
| ·基于 Web 服务的网络位置近邻模型和矩阵分解模型相结合的协同过滤算法 | 第45-47页 |
| ·基于用户的网络位置近邻模型和矩阵分解模型相结合的协同过滤算法 | 第47-48页 |
| ·混合的方法 | 第48-49页 |
| ·复杂度分析 | 第49页 |
| ·实验分析 | 第49-54页 |
| ·实验运行环境 | 第49页 |
| ·实验数据集 | 第49-50页 |
| ·实验数据的预处理 | 第50-51页 |
| ·评估标准 | 第51页 |
| ·与其它预测方法的性能比较 | 第51-52页 |
| ·联合参数 对预测性能的影响 | 第52-53页 |
| ·参数γ和λ对预测精度的影响 | 第53页 |
| ·维度 f对预测性能的影响 | 第53-54页 |
| ·总结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-58页 |
| ·工作总结 | 第55-56页 |
| ·研究展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 附录 | 第64-65页 |
| 详细摘要 | 第65-68页 |
