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结合网络位置的Web服务推荐方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第11-21页
    1.1 研究背景第11-14页
        1.1.1 Web服务推荐第11-12页
        1.1.2 Web服务推荐的主要研究问题第12-13页
        1.1.3 Web服务推荐面临的挑战第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-19页
        1.2.1 传统推荐技术的研究第14-15页
        1.2.2 基于QoS预测的Web服务推荐技术研究第15-18页
        1.2.3 当前研究存在的问题第18-19页
    1.3 论文主要工作第19-20页
    1.4 论文组织与结构第20页
    1.5 课题来源第20-21页
2 相关技术综述第21-38页
    2.1 Web服务基础知识第21-24页
        2.1.1 Web服务相关定义与规范第21页
        2.1.2 Web服务技术体系结构第21-23页
        2.1.3 QoS服务质量模型第23-24页
    2.2 推荐技术综述第24-33页
        2.2.1 基于内容的推荐算法综述第25-27页
        2.2.2 协同过滤推荐算法综述第27-28页
        2.2.3 基于近邻的协同过滤算法第28-33页
    2.3 相关技术基础第33-37页
        2.3.1 隐语义模型第33-34页
        2.3.2 概率矩阵分解模型第34-35页
        2.3.3 K-prototpye聚类方法第35-37页
    2.4 本章总结第37-38页
3 基于网络位置与随机游走的Web服务推荐方法第38-59页
    3.1 引言第38页
    3.2 动机与贡献第38-39页
    3.3 方法框架第39-40页
    3.4 基于网络位置与随机游走的QoS预测方法第40-51页
        3.4.1 相似度计算方法第40-42页
        3.4.2 根据网络位置划分用户第42页
        3.4.3 随机游走模型第42-43页
        3.4.4 基于用户的随机游走模型流程第43-50页
        3.4.5 QoS预测第50-51页
    3.5 Web服务推荐第51页
    3.6 实验与分析第51-58页
        3.6.1 数据集描述第51-52页
        3.6.2 数据预处理第52-53页
        3.6.3 推荐算法评价方法第53页
        3.6.4 QoS预测结果分析第53-57页
        3.6.5 计算开销比较第57-58页
    3.7 本章总结第58-59页
4 以矩阵分解为核心的Web服务推荐模型第59-78页
    4.1 引言第59页
    4.2 动机与贡献第59-60页
    4.3 方法框架第60-61页
    4.4 结合网络位置的K-prototype算法第61-63页
        4.4.1 基于QoS的混合属性向量第61页
        4.4.2 聚类初始点选择第61-63页
        4.4.3 结合网络位置的K-prototype聚类算法第63页
    4.5 基于聚类和隐式反馈的LFM模型第63-66页
        4.5.1 基于聚类的基准预测模型第64页
        4.5.2 结合隐式反馈的LFM模型第64-65页
        4.5.3 融合模型第65-66页
    4.6 基于聚类和隐式反馈的PMF模型第66-71页
        4.6.1 基于聚类的高斯分布模型第66-69页
        4.6.2 结合隐式反馈的PMF模型第69-70页
        4.6.3 融合模型第70-71页
    4.7 Web服务推荐第71-72页
    4.8 实验与分析第72-77页
        4.8.1 聚类结果分析第72-73页
        4.8.2 精确度计算方法第73页
        4.8.3 QoS预测结果分析第73-74页
        4.8.4 参数影响分析第74-76页
        4.8.5 计算开销比较第76-77页
    4.9 本章总结第77-78页
5 总结与展望第78-80页
    5.1 本文工作总结第78页
    5.2 展望第78-80页
致谢第80-82页
参考文献第82-88页
附录第88页

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