| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·相关工作 | 第9-11页 |
| ·课题目标 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 背景技术简介 | 第13-19页 |
| ·资源描述框架模型 | 第13-14页 |
| ·Voronoi图 | 第14-16页 |
| ·层次分析法 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 SurfToMash系统概述 | 第19-26页 |
| ·系统架构 | 第19-21页 |
| ·系统特色 | 第21-24页 |
| ·混搭创建流程 | 第21-22页 |
| ·系统功能特色 | 第22-24页 |
| ·基于SurfToMash的混搭创建案例 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 数据源网络 | 第26-38页 |
| ·数据源的封装 | 第26-30页 |
| ·数据源的语义封装 | 第26-28页 |
| ·数据源的执行层封装 | 第28-30页 |
| ·数据源网络的定义 | 第30-33页 |
| ·数据源之间的混搭关系定义 | 第30-32页 |
| ·数据源网络的定义 | 第32-33页 |
| ·数据源网络的构建 | 第33-37页 |
| ·数据源获取 | 第33-35页 |
| ·构建原则 | 第35-36页 |
| ·构建算法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 SurToMash的推荐机制 | 第38-56页 |
| ·基于踪迹的voronoiNavigation推荐机制 | 第38-53页 |
| ·问题定义 | 第38-40页 |
| ·基本算法 | 第40-42页 |
| ·改进算法 | 第42-51页 |
| ·排序前k个数据源 | 第51-53页 |
| ·基于推理的推荐方法 | 第53-55页 |
| ·问题定义 | 第53-54页 |
| ·推荐算法 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 实验评估 | 第56-63页 |
| ·实验准备 | 第56页 |
| ·性能评估 | 第56-58页 |
| ·质量评估 | 第58-62页 |
| ·数据源网络的有效性 | 第59页 |
| ·基于踪迹的推荐质量 | 第59-61页 |
| ·基于推理的推荐质量 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第7章 总结与展望 | 第63-66页 |
| ·全文总结 | 第63页 |
| ·工作展望 | 第63-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |