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云环境下大数据服务及其关键技术研究

摘要第5-7页
Abstrad第7-9页
第一章 绪论第14-30页
    1.1 研究背景与意义第14-23页
        1.1.1 大数据与大数据服务第15-19页
        1.1.2 大数据服务的技术特征第19页
        1.1.3 云计算概述第19-22页
        1.1.4 云计算与大数据服务之间的关系第22-23页
    1.2 研究现状与问题分析第23-26页
        1.2.1 研究现状第23-25页
        1.2.2 问题分析第25-26页
    1.3 主要研究内容与创新第26-27页
    1.4 论文组织结构第27-30页
第二章 云环境下大数据服务应用模式及关键技术分析第30-49页
    2.1 引言第30-32页
    2.2 云环境下大数据服务应用模式的设计第32-36页
        2.2.1 云环境下大数据服务的应用场景分析第32-33页
        2.2.2 一个云环境下的大数据服务应用模式第33-36页
    2.3 云环境下大数据服务关键技术与问题分析第36-48页
        2.3.1 云环境下大数据服务的关键技术分析第36-46页
        2.3.2 云环境下大数据服务面临的问题分析第46-48页
    2.4 本章小结第48-49页
第三章 云环境下P2P技术在大数据服务中的拓展应用第49-63页
    3.1 引言第49-50页
    3.2 大数据服务的数据资源查找问题描述与分析第50-51页
    3.3 数据资源描述与表示第51-53页
    3.4 云环境下基于非结构化P2P网络的数据资源节点组织方式第53-55页
        3.4.1 影响数据资源查找成功率的关键因素分析第53-54页
        3.4.2 基于邻居节点间的数据资源信息主动复制协议第54-55页
    3.5 基于概率随机游走的数据资源查找方法第55-57页
    3.6 实验评估第57-62页
        3.6.1 实验配置第58页
        3.6.2 实验结果分析第58-61页
        3.6.3 相关工作与对比分析第61-62页
    3.7 本章小结第62-63页
第四章 云环境下大数据服务的可信组合评估方法第63-79页
    4.1 引言第63-65页
    4.2 组合评估的基础知识第65-69页
        4.2.1 云服务的QoS模型第65-67页
        4.2.2 大数据服务组合评估的效用函数第67-68页
        4.2.3 大数据服务组合评估的问题描述第68-69页
    4.3 基于QoS历史记录的可信组合评估方法第69-74页
        4.3.1 Benchmark:基于QoS历史记录的可信组合评估方法第70-71页
        4.3.2 HireSome-Ⅰ:基于贡献度的可信组合评估方法第71-72页
        4.3.3 HireSome-Ⅱ:基于代表性QoS历史记录的可信组合评估方法第72-74页
    4.4 实验评估第74-78页
        4.4.1 实验配置第74-75页
        4.4.2 实验结果分析第75-77页
        4.4.3 相关工作及对比分析第77-78页
    4.5 本章小结第78-79页
第五章 云环境下大数据服务及其关键技术在医疗领域的应用第79-100页
    5.1 引言第79-80页
    5.2 疾病自诊断服务的需求分析第80-82页
    5.3 疾病自诊断服务的实现第82-93页
        5.3.1 基于可信组合评估的云服务选择第83-85页
        5.3.2 电子病历索引的建立第85-88页
        5.3.3 疾病自诊断服务框架的设计第88-91页
        5.3.4 疾病自诊断模型的计算第91-93页
    5.4 原型系统与性能分析第93-96页
        5.4.1 原型系统的实现第94页
        5.4.2 原型系统的性能分析第94-96页
    5.5 疾病自诊断服务的应用效果第96-99页
    5.6 本章小结第99-100页
第六章 总结与展望第100-103页
    6.1 工作总结第100-102页
    6.2 研究展望第102-103页
参考文献第103-117页
致谢第117-119页
附录1:攻读博士期间发表及录用文章列表第119-120页
附录2:攻读博士期间参研项目列表第120-121页
附录3:攻读博士期间获奖情况列表第121-122页

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