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面向可靠web服务的智能处理技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第16-24页
    1.1 研究背景第16-20页
    1.2 研究问题分析第20-21页
        1.2.1 服务发现阶段第20页
        1.2.2 服务组合设计阶段第20页
        1.2.3 服务组合运行阶段第20-21页
    1.3 研究内容第21-22页
    1.4 论文的组织结构第22-24页
第2章 社会信任感知的服务推荐方法第24-35页
    2.1 引言第24页
    2.2 相关工作第24-26页
    2.3 服务推荐框架第26-29页
        2.3.1 问题定义第26-27页
        2.3.2 用户间的信任评价相似性第27-28页
        2.3.3 相似性的两种组合第28页
        2.3.4 信任感知的信任推荐框架第28-29页
    2.4 具体实现第29-32页
        2.4.1 信任网络产生算法第29-30页
        2.4.2 推荐算法实现第30-32页
    2.5 实验及分析第32-34页
        2.5.1 性能对比第32-33页
        2.5.2 用户间信任相似值的影响第33页
        2.5.3 用户的相似用户数量的影响第33-34页
    2.6 小结第34-35页
第3章 一种新的服务信誉管理方法第35-45页
    3.1 引言第35页
    3.2 相关工作第35-36页
    3.3 信誉估计第36-40页
        3.3.1 直接经历第37-38页
        3.3.2 评价者的可信度第38-39页
        3.3.3 评价者敏感度第39-40页
    3.4 实验及分析第40-43页
        3.4.1 一个服务的信誉值对比第41-42页
        3.4.2 不同服务的信誉值对比第42-43页
    3.5 小结第43-45页
第4章 基于图规划的业务流程正确性验证第45-55页
    4.1 引言第45页
    4.2 相关工作第45-46页
    4.3 扩展的 BPEL 语言的语法和语义第46-47页
    4.4 扩展的错误处理机制第47-52页
        4.4.1 图规划技术简介第47-48页
        4.4.2 验证框架第48-49页
        4.4.3 验证实现第49-52页
    4.5 实验及分析第52-53页
    4.6 小结第53-55页
第5章 基于案例推理的服务组合错误容忍框架第55-74页
    5.1 引言第55-56页
    5.2 相关工作第56-58页
        5.2.1 处理策略表示及选择第56页
        5.2.2 减少处理代价第56-57页
        5.2.3 考虑服务质量约束第57-58页
    5.3 错误容忍框架第58-60页
        5.3.1 监控实现第58-59页
        5.3.2 推理实现第59-60页
    5.4 基于案例推理的详细描述第60-67页
        5.4.1 案例表示第60-64页
        5.4.2 检索方法第64-65页
        5.4.3 重用方法第65页
        5.4.4 基于影响域的重配置算法第65-67页
    5.5 实验及分析第67-72页
        5.5.1 只有顺序结构的业务流程测试第67-69页
        5.5.2 复杂结构的业务流程测试第69-71页
        5.5.3 基于影响域的重配置算法测试第71-72页
    5.6 小结第72-74页
第6章 基于学习自动机的自适应服务组合第74-82页
    6.1 引言第74页
    6.2 相关工作第74-75页
    6.3 学习自动机基础知识第75-76页
        6.3.1 学习自动机的形式化模型第75-76页
        6.3.2 环境第76页
    6.4 组合过程形式化第76-79页
        6.4.1 建模组合过程第76-77页
        6.4.2 基于自动机的自适应算法第77-79页
        6.4.3 产生优化的服务组合第79页
    6.5 实验及分析第79-81页
    6.6 小结第81-82页
第7章 基于随机上下文无关文法的自适应服务组合第82-91页
    7.1 引言第82页
    7.2 案例介绍第82-83页
    7.3 SFA 和 SCFG 简介第83-84页
    7.4 建模服务组合的自适应性第84-86页
        7.4.1 自适应策略第84页
        7.4.2 自适应形式化第84-85页
        7.4.3 模型的可扩展性第85-86页
    7.5 自适应框架第86-89页
        7.5.1 概率函数的设计第86-87页
        7.5.2 替换策略的决策方法第87-88页
        7.5.3 自适应算法第88页
        7.5.4 时间复杂度分析第88-89页
    7.6 案例分析第89-90页
    7.7 小结第90-91页
结论与展望第91-93页
参考文献第93-107页
附录第107-110页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第110-112页
攻读博士期间参与的科研项目第112-113页
致谢第113-115页
作者简介第115页

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