| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-13页 |
| 第2章 相关研究 | 第13-27页 |
| ·Web服务技术 | 第13-16页 |
| ·SOAP协议 | 第13-14页 |
| ·WSDL语言 | 第14-15页 |
| ·UDDI技术 | 第15-16页 |
| ·Web服务QoS模型 | 第16-23页 |
| ·Web服务QoS属性简介 | 第16-19页 |
| ·Web服务QoS属性的组织 | 第19-23页 |
| ·Web服务QoS获取方法 | 第23-26页 |
| ·基于注册中心的Web服务QoS获取方法 | 第23-24页 |
| ·基于监控的Web服务QoS获取方法 | 第24-26页 |
| ·基于用户反馈的Web服务QoS获取方法 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于执行日志的Web服务QoS获取机制 | 第27-43页 |
| ·基于执行日志的Web服务QoS获取过程 | 第27-28页 |
| ·基于执行日志的Web服务QoS获取框架 | 第28-31页 |
| ·Web服务QoS模型的定制 | 第31-35页 |
| ·Web服务QoS属性描述框架 | 第31-33页 |
| ·适用Web服务QoS属性集的确定 | 第33-35页 |
| ·Web服务执行日志的结构 | 第35-42页 |
| ·Web服务通用日志记载框架CLRA | 第35-38页 |
| ·日志记载内容格式 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 Web服务QoS时间点数据的提取 | 第43-55页 |
| ·QoS时间点数据的提取 | 第44-49页 |
| ·基于密度的QoS时间点数据聚类 | 第49-50页 |
| ·Lagrange QoS时间点数据的插值 | 第50-52页 |
| ·算法分析 | 第52-54页 |
| ·QoS时间点数据提取算法效率分析 | 第52-53页 |
| ·QoS时间点数据聚类算法效率分析 | 第53页 |
| ·Lagrange QoS时间点数据插值算法效率分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 Web服务QoS数据的查询与预测 | 第55-69页 |
| ·Web服务QoS历史数据的查询 | 第55-57页 |
| ·单一QoS属性上的数据查询 | 第55页 |
| ·聚合QoS属性上的数据查询 | 第55-57页 |
| ·Web服务QoS实时数据的预测 | 第57-64页 |
| ·Web服务QoS数据的预处理 | 第57-58页 |
| ·Web服务QoS灰色回归预测模型 | 第58-64页 |
| ·实验 | 第64-68页 |
| ·日志提取QoS数据准确性分析 | 第64-65页 |
| ·预测模型适用性分析 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75页 |