| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 选题的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 云计算研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 云服务推荐的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-19页 |
| 2 云计算与云服务概述 | 第19-25页 |
| 2.1 云计算概述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 云计算的基本概念 | 第19-20页 |
| 2.1.2 云计算的特点 | 第20-21页 |
| 2.2 云服务概述 | 第21-23页 |
| 2.2.1 云服务的基本概念 | 第21-22页 |
| 2.2.2 云服务的分类 | 第22-23页 |
| 2.3 云服务推荐的必要性 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 云服务推荐算法的研究 | 第25-40页 |
| 3.1 传统基于排名的云服务推荐算法 | 第25-29页 |
| 3.1.1 传统基于排名的云服务推荐算法的流程 | 第25-28页 |
| 3.1.2 传统基于排名的云服务推荐算法存在的问题 | 第28-29页 |
| 3.2 基于量化服务偏好的云服务推荐算法 | 第29-35页 |
| 3.2.1 相似度计算 | 第30-31页 |
| 3.2.2 量化服务偏好矩阵的构建 | 第31-33页 |
| 3.2.3 完全服务排名 | 第33-35页 |
| 3.3 时间复杂度分析 | 第35页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第35-38页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第35-36页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第36页 |
| 3.4.3 实验对比结果分析 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 4 大规模云服务推荐的优化研究 | 第40-53页 |
| 4.1 平台的选择 | 第40-46页 |
| 4.1.1 Hadoop平台 | 第40-42页 |
| 4.1.2 Spark平台 | 第42-44页 |
| 4.1.3 Spark on YARN | 第44-46页 |
| 4.2 YARN现有作业调度策略 | 第46-48页 |
| 4.2.1 先进先出作业调度策略 | 第46页 |
| 4.2.2 公平作业调度策略 | 第46-47页 |
| 4.2.3 计算能力作业调度策略 | 第47-48页 |
| 4.3 高响应比优先调度算法 | 第48页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第48-51页 |
| 4.4.1 实验平台的搭建 | 第48-49页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 5 未来与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 本文内容总结 | 第53页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 作者简历 | 第59-61页 |
| 学位论文数据集 | 第61页 |