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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

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