| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究的主要问题及主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3 论文组织与结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关研究 | 第15-23页 |
| 2.1 Web服务QoS预测方法 | 第15-18页 |
| 2.1.1 基于UDDI的Web服务QoS预测方法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 基于BP神经网络的Web服务QoS预测方法 | 第16-17页 |
| 2.1.3 基于事例推理的Web服务QoS预测方法 | 第17-18页 |
| 2.1.4 基于协作过滤的Web服务QoS预测方法 | 第18页 |
| 2.2 协作过滤计算方法 | 第18-22页 |
| 2.2.1 基于用户的协作过滤方法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于模型的协作过滤方法 | 第20页 |
| 2.2.3 基于项目聚类的协作过滤方法 | 第20-21页 |
| 2.2.4 基于降维的协作过滤方法 | 第21-22页 |
| 2.3 小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于协作过滤的组合服务备选集生成机制 | 第23-37页 |
| 3.1 研究背景 | 第23-25页 |
| 3.2 基于协作过滤的组合服务备选集生成过程 | 第25-28页 |
| 3.3 服务使用信息生成方法 | 第28-32页 |
| 3.3.1 相关定义 | 第28-29页 |
| 3.3.2 执行日志和监测日志 | 第29-30页 |
| 3.3.3 服务使用信息生成流程 | 第30-32页 |
| 3.4 模式和模式提取过程 | 第32-33页 |
| 3.5 业务特征提取过程 | 第33-35页 |
| 3.6 服务QoS预测流程 | 第35-36页 |
| 3.7 小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于DBCASN算法的模式提取算法 | 第37-45页 |
| 4.1 研究背景 | 第37-39页 |
| 4.1.1 模式的提出 | 第37页 |
| 4.1.2 DBSCAN算法 | 第37-38页 |
| 4.1.3 模式信息库 | 第38-39页 |
| 4.2 模式提取的基本过程 | 第39-43页 |
| 4.2.1 模式提取的预处理 | 第39-40页 |
| 4.2.2 模式提取的流程 | 第40-41页 |
| 4.2.3 模式提取的算法 | 第41-43页 |
| 4.3 小结 | 第43-45页 |
| 第5章 基于灰色关联分析的业务特征提取算法 | 第45-59页 |
| 5.1 业务特征提取流程 | 第45-46页 |
| 5.2 原子任务的提取 | 第46-50页 |
| 5.3 输入特征和时间特征提取 | 第50-54页 |
| 5.3.1 输入特征的提取 | 第50-52页 |
| 5.3.2 时间特征的提取 | 第52-54页 |
| 5.4 环境特征和主机特征的提取 | 第54-58页 |
| 5.4.1 灰色关联分析方法 | 第54-56页 |
| 5.4.2 环境特征的提取 | 第56-57页 |
| 5.4.3 主机特征的提取 | 第57-58页 |
| 5.5 小结 | 第58-59页 |
| 第6章 基于协作过滤的服务QOS预测算法 | 第59-69页 |
| 6.1 基于协作过滤的模式QOS特征信息补充算法 | 第59-64页 |
| 6.1.1 模式QoS特征信息补充流程 | 第59-60页 |
| 6.1.2 数据预处理和正规化 | 第60-61页 |
| 6.1.3 相似度度量方法 | 第61-62页 |
| 6.1.4 模式QoS特征信息补充算法 | 第62-64页 |
| 6.2 基于协作过滤的服务QoS预测算法 | 第64-68页 |
| 6.2.1 Web服务QoS预测流程 | 第64-65页 |
| 6.2.2 数据预处理和正规化 | 第65页 |
| 6.2.3 相似度度量方法 | 第65-67页 |
| 6.2.4 基于协作过滤的服务QoS预测算法 | 第67-68页 |
| 6.3 小结 | 第68-69页 |
| 第7章 组合服务备选集生成系统的设计与实现 | 第69-81页 |
| 7.1 生成系统整体设计 | 第69-70页 |
| 7.2 生成系统详细设计 | 第70-78页 |
| 7.2.1 功能模块设计 | 第70-73页 |
| 7.2.2 生成系统执行流程 | 第73-74页 |
| 7.2.3 数据库表设计 | 第74-76页 |
| 7.2.4 关键模块的设计 | 第76-78页 |
| 7.3 实验分析 | 第78-80页 |
| 7.4 小结 | 第80-81页 |
| 第8章 结论 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
