基于ProgrammableWeb网站的Web服务推荐研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文工作 | 第15-16页 |
| 1.4 本文组织 | 第16-19页 |
| 2 相关工作和技术 | 第19-33页 |
| 2.1 Web服务推荐 | 第19-21页 |
| 2.2 Web服务推荐中的推荐技术 | 第21-27页 |
| 2.2.1 协同过滤 | 第21-25页 |
| 2.2.2 基于内容的推荐 | 第25-27页 |
| 2.3 推荐算法的评估方式 | 第27-30页 |
| 2.3.1 准确性指标 | 第28-29页 |
| 2.3.2 多样性指标 | 第29-30页 |
| 2.4 基于重排名的多样性提高算法 | 第30-32页 |
| 2.5 小结 | 第32-33页 |
| 3 融合主题信息和服务组合信息的Web服务推荐 | 第33-51页 |
| 3.1 问题背景 | 第33页 |
| 3.2 用户评分计算 | 第33-35页 |
| 3.3 主题相似度 | 第35-38页 |
| 3.3.1 文本预处理 | 第36-37页 |
| 3.3.2 相似度计算 | 第37-38页 |
| 3.4 服务组合相似度 | 第38-40页 |
| 3.4.1 引入服务组合信息的意义 | 第38-39页 |
| 3.4.2 相似度计算 | 第39-40页 |
| 3.5 模型融合 | 第40-44页 |
| 3.6 算法实现 | 第44-45页 |
| 3.7 实验设计 | 第45-49页 |
| 3.7.1 实验数据及评估指标 | 第45页 |
| 3.7.2 准确性验证 | 第45-47页 |
| 3.7.3 各参数影响分析 | 第47-49页 |
| 3.8 本章小结 | 第49-51页 |
| 4 基于重排名的服务推荐多样性提高算法 | 第51-65页 |
| 4.1 问题背景 | 第51-52页 |
| 4.2 用户评分计算 | 第52-54页 |
| 4.3 考虑用户偏差的重排名算法 | 第54-59页 |
| 4.3.1 用户偏差 | 第54-56页 |
| 4.3.2 改进重排名模型 | 第56-59页 |
| 4.4 算法实现 | 第59-60页 |
| 4.5 实验设计 | 第60-64页 |
| 4.5.1 实验数据及评估指标 | 第60页 |
| 4.5.2 不同启发式排名方法对比 | 第60-63页 |
| 4.5.3 与经典重排名算法的对比 | 第63-64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 5 总结与展望 | 第65-68页 |
| 5.1 工作总结 | 第65-66页 |
| 5.2 研究展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 简历与科研成果 | 第75-76页 |
