基于QoS的个性化云服务推荐方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 推荐系统的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 推荐系统的难点问题 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容 | 第18-20页 |
| 1.4 论文组织 | 第20-21页 |
| 第二章 相关工作 | 第21-37页 |
| 2.1 个性化推荐系统综述 | 第21-28页 |
| 2.1.1 基于内容的推荐系统 | 第22-23页 |
| 2.1.2 基于协同过滤的推荐系统 | 第23-28页 |
| 2.1.3 混合推荐系统 | 第28页 |
| 2.2 基于QoS的云服务推荐 | 第28-36页 |
| 2.2.1 云计算特点 | 第29-30页 |
| 2.2.2 QoS服务质量模型 | 第30-31页 |
| 2.2.3 QoS生命周期 | 第31-34页 |
| 2.2.4 基于QoS的云服务推荐框架 | 第34-35页 |
| 2.2.5 服务推荐过程 | 第35-36页 |
| 2.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于混合协同过滤的个性化云服务QoS预测 | 第37-53页 |
| 3.1 问题的提出 | 第37-38页 |
| 3.2 QoS数据 | 第38-39页 |
| 3.2.1 质量数据描述 | 第38页 |
| 3.2.2 质量数据存储 | 第38-39页 |
| 3.3 基于混合协同过滤的QoS预测 | 第39-47页 |
| 3.3.1 QoS预测过程 | 第39-41页 |
| 3.3.2 K-means聚类算法 | 第41-44页 |
| 3.3.3 QoS预测 | 第44-47页 |
| 3.4 实验 | 第47-52页 |
| 3.4.1 实验数据与方法 | 第47-49页 |
| 3.4.2 评价标准 | 第49-50页 |
| 3.4.3 性能比较 | 第50-51页 |
| 3.4.4 k的影响 | 第51-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 个性化情境感知的云服务QoS预测 | 第53-69页 |
| 4.1 问题的提出 | 第53-54页 |
| 4.2 面向个性化情境推荐系统的构建 | 第54-55页 |
| 4.3 个性化情境感知的服务质量预测方法 | 第55-60页 |
| 4.3.1 符号定义 | 第55-56页 |
| 4.3.2 区域模型构建 | 第56-58页 |
| 4.3.3 QoS预测 | 第58-60页 |
| 4.4 实验 | 第60-67页 |
| 4.4.1 实验目的 | 第60-61页 |
| 4.4.2 实验数据 | 第61-62页 |
| 4.4.3 实验方法 | 第62-63页 |
| 4.4.4 性能比较 | 第63页 |
| 4.4.5 情境因素的影响 | 第63-65页 |
| 4.4.6 λ 和 μ 的影响 | 第65-66页 |
| 4.4.7 数据稀疏性的影响 | 第66-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 云计算中QoS预测的信心建模 | 第69-84页 |
| 5.1 问题的提出 | 第69-70页 |
| 5.2 不确定性处理 | 第70-71页 |
| 5.3 信心建模 | 第71-75页 |
| 5.3.1 数据量大小度量 | 第71-72页 |
| 5.3.2 数据偏差度量 | 第72-73页 |
| 5.3.3 数据衰减度量 | 第73-74页 |
| 5.3.4 总体信心值 | 第74-75页 |
| 5.4 仿真实验 | 第75-83页 |
| 5.4.1 实验数据 | 第75-77页 |
| 5.4.2 不确定性的影响 | 第77-80页 |
| 5.4.3 信心在服务推荐中的作用 | 第80-82页 |
| 5.4.4 推荐准确性比较 | 第82-83页 |
| 5.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 基于多QoS属性的云服务推荐方法 | 第84-101页 |
| 6.1 问题的提出 | 第84-85页 |
| 6.2 多属性的QoS预测 | 第85-90页 |
| 6.2.1 相关描述 | 第86页 |
| 6.2.2 全部平均法 | 第86页 |
| 6.2.3 带有期望的预测方法 | 第86-87页 |
| 6.2.4 改进多属性QoS预测方法 | 第87-88页 |
| 6.2.5 实验研究 | 第88-90页 |
| 6.3 异步数据处理 | 第90-93页 |
| 6.3.1 问题描述 | 第90-91页 |
| 6.3.2 处理异步QoS数据 | 第91-93页 |
| 6.4 服务推荐 | 第93-94页 |
| 6.5 仿真实验 | 第94-99页 |
| 6.5.1 实验目的 | 第94页 |
| 6.5.2 推荐的准确性 | 第94-96页 |
| 6.5.3 计算有效性 | 第96-97页 |
| 6.5.4 异步数据的影响 | 第97页 |
| 6.5.5 k的影响 | 第97-99页 |
| 6.6 本章小结 | 第99-101页 |
| 第七章 总结与展望 | 第101-103页 |
| 7.1 总结 | 第101-102页 |
| 7.2 未来工作 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第116-117页 |
