数据密集型服务建模与管理方法研究
摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
主要缩略语及中英文对照 | 第15-17页 |
第一章 绪论 | 第17-29页 |
1.1 研究背景及意义 | 第17-20页 |
1.2 研究问题与挑战 | 第20-23页 |
1.3 主要研究内容及创新点 | 第23-25页 |
1.4 论文组织结构 | 第25-29页 |
第二章 数据密集型服务研究综述 | 第29-39页 |
2.1 服务建模与表征 | 第29-30页 |
2.2 服务组合与流程验证 | 第30-33页 |
2.3 数据实体分析与发现 | 第33-34页 |
2.4 面向数据密集型工作流的数据管理 | 第34-35页 |
2.5 服务质量管理 | 第35-37页 |
2.6 本章小结 | 第37-39页 |
第三章 数据密集型服务建模与表征 | 第39-53页 |
3.1 引言 | 第39-40页 |
3.2 服务建模与表征方法基本框架 | 第40-41页 |
3.3 语义化服务表征方法 | 第41-47页 |
3.3.1 服务标识命名规范 | 第41-42页 |
3.3.2 服务行为描述 | 第42-46页 |
3.3.3 从数据感知业务流程角度建模服务 | 第46-47页 |
3.4 实例研究 | 第47-50页 |
3.5 对比分析 | 第50-51页 |
3.5.1 服务命名规范 | 第50-51页 |
3.5.2 服务描述语言 | 第51页 |
3.6 本章小结 | 第51-53页 |
第四章 数据感知业务流程建模与数据依赖性分析 | 第53-75页 |
4.1 引言 | 第53-55页 |
4.2 模型与框架 | 第55-60页 |
4.2.1 数据感知业务流程模型 | 第55-56页 |
4.2.2 数据感知流程建模方法总体框架 | 第56-60页 |
4.3 数据依赖性 | 第60-65页 |
4.3.1 前置条件和后置条件 | 第60-61页 |
4.3.2 业务流程基本依赖性 | 第61-63页 |
4.3.3 业务流程中的时态属性 | 第63-65页 |
4.4 LTL可满足性检测 | 第65-67页 |
4.5 原型系统 | 第67-73页 |
4.5.1 设计与实现 | 第67-70页 |
4.5.2 功能测试 | 第70-71页 |
4.5.3 性能测试 | 第71-73页 |
4.6 本章小结 | 第73-75页 |
第五章 数据密集型云工作流关联数据发现与管理 | 第75-101页 |
5.1 引言 | 第75-77页 |
5.2 问题描述 | 第77-79页 |
5.3 基于频繁模式的数据实体发现 | 第79-88页 |
5.3.1 方法总体框架 | 第79-80页 |
5.3.2 支持度阈值设定 | 第80-81页 |
5.3.3 构建FP树及FP矩阵 | 第81-84页 |
5.3.4 具有区分力的频繁项集直接挖掘算法 | 第84-88页 |
5.4 并行化频繁项集挖掘算法 | 第88-91页 |
5.5 关联数据管理 | 第91-93页 |
5.6 理论分析与实验评估 | 第93-98页 |
5.6.1 理论分析 | 第93-94页 |
5.6.2 实验评估 | 第94-98页 |
5.7 本章小结 | 第98-101页 |
第六章 数据密集型服务QoS排序管理 | 第101-123页 |
6.1 引言 | 第101-103页 |
6.2 问题描述 | 第103-104页 |
6.3 QoS排序预测模型 | 第104-112页 |
6.3.1 总体框架 | 第104-105页 |
6.3.2 成对比较模型 | 第105-107页 |
6.3.3 时间序列预测 | 第107-111页 |
6.3.4 马尔可夫随机游走模型 | 第111-112页 |
6.4 全局排序预测算法 | 第112-114页 |
6.5 实例研究 | 第114-117页 |
6.6 理论分析与实验评估 | 第117-120页 |
6.6.1 理论分析 | 第118页 |
6.6.2 实验评估 | 第118-120页 |
6.7 本章小结 | 第120-123页 |
第七章 结束语 | 第123-127页 |
7.1 论文总结 | 第123-125页 |
7.2 后续研究方向 | 第125-127页 |
参考文献 | 第127-141页 |
致谢 | 第141-143页 |
攻读博士学位期间取得的科研成果 | 第143-145页 |
攻读博士学位期间参与的项目 | 第145页 |