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基于协同过滤的Web服务QoS预测方法的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-11页
第1章 绪论第11-16页
   ·引言第11-12页
   ·国内外研究现状第12-14页
   ·论文的研究意义第14页
   ·论文的研究内容和结构第14-16页
第2章 相关概念综述第16-25页
   ·Web服务简介第16-18页
     ·Web服务的基本概念第16-17页
     ·Web服务的主要技术第17-18页
     ·Web服务的QOS属性第18页
   ·推荐系统简介第18-20页
     ·用户模型第19-20页
     ·推荐对象模型第20页
     ·推荐算法模型第20页
   ·协同过滤简介第20-23页
     ·基于用户的协同过滤第22页
     ·基于服务的协同过滤第22-23页
     ·综合协同过滤第23页
   ·准确度衡量标准第23-24页
     ·均方根误差第23页
     ·平均绝对值误差第23-24页
     ·正规化平均绝对值误差第24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 基于上下文的信息过滤第25-35页
   ·上下文简介第25-27页
     ·上下文定义第25-26页
     ·上下文获取第26页
     ·上下文建模第26-27页
     ·上下文研究现状第27页
   ·基于上下文的预测算法第27-30页
     ·基于上下文的建模第27-29页
     ·基于建模的预测方法优化第29-30页
   ·基于上下文的优化效果分析第30-33页
     ·实验准备第30页
     ·参数Nu和Ns对优化效果的影响分析第30-31页
     ·参数λ对优化效果的影响分析第31-32页
     ·优化效果分析第32-33页
   ·本章小结第33-35页
第4章 相似度计算方法优化第35-42页
   ·传统相似度计算方法第35-38页
     ·皮尔森相关系数第35页
     ·欧几里德距离相似度第35-36页
     ·余弦相似度第36-37页
     ·调整余弦相似度第37页
     ·谷本系数第37-38页
   ·相似度计算方法优化第38-40页
   ·相似度计算优化效果分析第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第5章 相似邻居选择方法优化第42-45页
   ·传统相似邻居选择算法第42页
   ·相似邻居选择算法优化第42-43页
   ·相似邻居选择优化效果分析第43-44页
   ·本章小结第44-45页
第6章 预测值计算方法优化第45-49页
   ·预测值算法的研究现状第45-46页
   ·预测值算法优化第46页
   ·预测值算法优化效果分析第46-48页
     ·参数w对优化效果的影响分析第46-47页
     ·优化效果分析第47-48页
   ·本章小结第48-49页
第7章 综合实验测试结果和性能分析第49-55页
   ·实验准备第49页
   ·实验流程第49-51页
   ·Web服务QOS预测原型平台第51-52页
   ·实验结果和分析第52-54页
   ·本章小结第54-55页
第8章 总结与展望第55-57页
   ·本文工作总结第55页
   ·工作展望第55-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-65页
附录第65页

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