| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.1 QoS感知的Web服务选择研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 服务Skyline计算的研究背景 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第13-16页 |
| 1.2.1 QoS感知的Web服务选择国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 服务Skyline计算的国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究创新点 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构和内容 | 第17-18页 |
| 2 混合QoS感知的Web服务群决策 | 第18-44页 |
| 2.1 Web服务 | 第19-21页 |
| 2.1.1 Web服务体系结构 | 第19-20页 |
| 2.1.2 Web服务的特性 | 第20页 |
| 2.1.3 Web服务技术架构 | 第20-21页 |
| 2.2 Web组合服务 | 第21-23页 |
| 2.2.1 Web组合服务模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 Web组合服务QoS模型 | 第23页 |
| 2.3 服务质量QoS模型 | 第23-26页 |
| 2.3.1 QoS模型属性定义 | 第24-25页 |
| 2.3.2 混合QoS数据区间化 | 第25页 |
| 2.3.3 区间数运算规则 | 第25-26页 |
| 2.4 Web服务群决策 | 第26-27页 |
| 2.4.1 多属性群决策模型 | 第26页 |
| 2.4.2 TOPSIS基本思想 | 第26-27页 |
| 2.5 基于聚类计算的HOWSCS_GGOP算法实现 | 第27-34页 |
| 2.5.1 计算群体偏好 | 第27页 |
| 2.5.2 用户权重加权的确定 | 第27-28页 |
| 2.5.3 相似个体聚类 | 第28-30页 |
| 2.5.4 构建聚类加权归一化决策矩阵 | 第30-31页 |
| 2.5.5 确定正理想解和负理想解 | 第31-33页 |
| 2.5.6 综合评价备选服务 | 第33-34页 |
| 2.6 实验分析 | 第34-43页 |
| 2.6.1 比较基于单用户的HOWSCS_GGOP和UMC | 第34-35页 |
| 2.6.2 比较基于群体的HOWSCS_GGOP | 第35-38页 |
| 2.6.3 大群体的实验分析 | 第38-43页 |
| 2.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 3 混合QoS感知的Web服务Skyline计算模型 | 第44-54页 |
| 3.1 Skyline计算 | 第45页 |
| 3.2 Web服务Skyline计算 | 第45-46页 |
| 3.3 混合属性描述下的Web服务Skyline计算模型 | 第46-49页 |
| 3.4 基于Skyline计算的混合QoS感知的Web服务群决策 | 第49页 |
| 3.5 实验分析 | 第49-53页 |
| 3.5.1 Skyline集正确性证明 | 第49-50页 |
| 3.5.2 实例应用 | 第50-52页 |
| 3.5.3 基于不确定Skyline集的服务群决策方法效率分析 | 第52-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 4 混合QoS感知的Web服务Skyline查询方法 | 第54-68页 |
| 4.1 基于混合属性模型的BNL( BNL_HM)算法 | 第54-57页 |
| 4.1.1 BNL算法思想 | 第54-56页 |
| 4.1.2 BNL_HM算法步骤 | 第56-57页 |
| 4.2 基于混合属性模型的D&C(D&C_HM)算法 | 第57-59页 |
| 4.2.1 D&C算法思想 | 第57-58页 |
| 4.2.2 D&C_HM算法步骤 | 第58-59页 |
| 4.3 基于混合属性模型的NN(NN_HM)算法 | 第59-62页 |
| 4.3.1 NN算法思想 | 第59-60页 |
| 4.3.2 R-H树 | 第60-61页 |
| 4.3.3 距离公式 | 第61-62页 |
| 4.3.4 NN_HM算法步骤 | 第62页 |
| 4.4 基于混合属性模型的BBS(BBS_HM)算法 | 第62-64页 |
| 4.4.1 BBS算法思想 | 第62-63页 |
| 4.4.2 BBS_HM算法步骤 | 第63-64页 |
| 4.5 实验分析 | 第64-66页 |
| 4.5.1 Skyline查询算法正确性分析 | 第64页 |
| 4.5.2 Skyline查询算法性能比较 | 第64-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 5 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 全文总结 | 第68页 |
| 5.2 研究展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
