| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究的意义和目的 | 第12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 2 相关研究 | 第15-19页 |
| 2.1 Web服务发现研究现状 | 第15-16页 |
| 2.2 基于QoS的Web服务发现研究现状 | 第16-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 支持QoS差异度控制的Web服务发现模型 | 第19-31页 |
| 3.1 支持QoS差异度控制的Web服务发现模型介绍 | 第19-26页 |
| 3.1.1 模型中的角色 | 第20-22页 |
| 3.1.2 模型中的主要操作 | 第22-23页 |
| 3.1.3 服务和服务提供者的信誉度控制算法 | 第23-26页 |
| 3.2 实验分析 | 第26-30页 |
| 3.2.1 实验环境 | 第26页 |
| 3.2.2 评价指标及实验结果 | 第26-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于Hadoop的可信QoS权重最优服务选择模型 | 第31-42页 |
| 4.1 基于Hadoop的可信QoS权重最优服务选择模型介绍 | 第31-33页 |
| 4.1.1 模型层次 | 第32-33页 |
| 4.1.2 Web服务发现工作流程 | 第33页 |
| 4.2 基于主客观赋权模式的可信QoS权重定义 | 第33-35页 |
| 4.3 QoS-Tree的存储和索引 | 第35-37页 |
| 4.3.1 在HBase中基于QoS-Tree的属性存储和索引 | 第35-36页 |
| 4.3.2 基于QoS-Tree的多维QoS权重最优选择法 | 第36-37页 |
| 4.4 实验分析 | 第37-41页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第38页 |
| 4.4.2 实验分析及实验结果 | 第38-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 基于Hadoop的Web服务语义可信QoS发现模型 | 第42-51页 |
| 5.1 Qo S本体 | 第42-43页 |
| 5.2 基于Hadoop的Web服务语义可信QoS发现模型 | 第43-46页 |
| 5.2.1 模型简介 | 第44-45页 |
| 5.2.2 该模型Web服务发现工作流程 | 第45-46页 |
| 5.3 QoS语义相似度匹配 | 第46-47页 |
| 5.4 实验分析 | 第47-50页 |
| 5.4.1 实验环境 | 第47页 |
| 5.4.2 实验分析及实验结果 | 第47-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 6 总结和展望 | 第51-53页 |
| 6.1 本文总结 | 第51-52页 |
| 6.2 今后工作展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 在校期间的科研成果 | 第58页 |
