| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 概述 | 第10-14页 |
| ·课题背景和意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第10-11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-14页 |
| 第二章 Web 服务性能预测技术基础 | 第14-22页 |
| ·Web 服务技术 | 第14-16页 |
| ·Web 服务的特点 | 第14-15页 |
| ·Web 服务的体系架构 | 第15页 |
| ·Web 服务的性能 | 第15-16页 |
| ·性能预测 | 第16-18页 |
| ·协同过滤 | 第16-17页 |
| ·以用户为基础的协同过滤 | 第17页 |
| ·以项目为基础的协同过滤 | 第17-18页 |
| ·以模型为基础的协同过滤 | 第18页 |
| ·评价指标 | 第18页 |
| ·经典的 Web 服务性能预测方法 | 第18-22页 |
| ·UMEAN | 第18-19页 |
| ·IMEAN | 第19页 |
| ·UPCC | 第19-20页 |
| ·IPCC | 第20-21页 |
| ·UIPCC | 第21-22页 |
| 第三章 基于地理位置感知的 Web 服务性能预测 | 第22-34页 |
| ·动机说明 | 第22页 |
| ·技术框架 | 第22-23页 |
| ·地理位置对 Web 服务性能的影响实证研究 | 第23-27页 |
| ·数据说明 | 第23-24页 |
| ·用户和服务经纬度的计算 | 第24页 |
| ·根据经纬度计算用户(服务)之间的距离 | 第24-25页 |
| ·Top-K 最近用户(服务)平均性能计算 | 第25页 |
| ·Top-K 最近用户(服务)平均相似度计算 | 第25-26页 |
| ·Top-K 最近与最相似用户(服务)的相关性评估 | 第26-27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27-31页 |
| ·地理位置对 Web 服务性能的影响 | 第27-29页 |
| ·地理位置对用户(服务)相似性的影响 | 第29-30页 |
| ·位置相近与相似度之间的相关性 | 第30-31页 |
| ·基于地理位置的性能预测 | 第31-32页 |
| ·基于用户的预测 | 第31页 |
| ·基于服务的预测 | 第31-32页 |
| ·结合用户和服务的预测 | 第32页 |
| ·预测结果与分析 | 第32页 |
| ·小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于网络位置感知的 Web 服务性能预测 | 第34-50页 |
| ·动机场景 | 第34-35页 |
| ·研究框架 | 第35-36页 |
| ·实验方法 | 第36-40页 |
| ·数据说明 | 第36页 |
| ·用户(服务)临近性计算 | 第36-39页 |
| ·用户(服务)相似性计算 | 第39页 |
| ·服务与用户之间的距离对性能的影响分析 | 第39页 |
| ·用户(服务)邻近性与相似性之间的相关性评估 | 第39-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-47页 |
| ·服务与用户之间的位置对性能的影响 | 第41-42页 |
| ·地理位置与网络位置对性能影响对比 | 第42页 |
| ·邻居和非邻居用户(服务)的平均相似度比较 | 第42-45页 |
| ·地理位置和网络位置对用户(服务)平均相似度影响对比 | 第45页 |
| ·相似用户(服务)中是目标用户(服务)的邻居的比例 | 第45-47页 |
| ·地理位置和网络位置对用户(服务)相关性影响对比 | 第47页 |
| ·性能预测 | 第47-49页 |
| ·基于用户的预测 | 第48页 |
| ·基于服务的预测 | 第48页 |
| ·结合用户和服务的预测 | 第48-49页 |
| ·预测结果与分析 | 第49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 附录A（攻读学位期间发表论文目录） | 第58-60页 |
| 附录B（攻读学位期间所获的奖项） | 第60-62页 |
| 附录C（攻读学位期间参加研究项目） | 第62-64页 |
| 附录D（实验数据说明） | 第64-66页 |
| 附录E（算法核心代码） | 第66-77页 |
