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动态环境下QoS增量预测模型

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-15页
    1.1 研究背景第8-11页
        1.1.1 Web服务第9页
        1.1.2 Web服务体系结构第9-10页
        1.1.3 Web服务与服务质量第10-11页
    1.2 Web服务QoS推荐第11-13页
        1.2.1 Web服务的QoS指标第11-12页
        1.2.2 Web服务推荐第12-13页
        1.2.3 国内外研究现状第13页
    1.3 论文研究内容及创新之处第13-14页
    1.4 论文结构安排第14-15页
2 相关理论介绍第15-23页
    2.1 推荐系统基本概念第15页
    2.2 协同过滤推荐算法第15-18页
        2.2.1 协同过滤算法基本原理第15-16页
        2.2.2 基于用户的协同过滤算法第16页
        2.2.3 基于项目的协同过滤算法(ICF)第16-17页
        2.2.4 协同过滤算法的不足第17-18页
    2.3 Slope One算法第18-21页
        2.3.1 Slope One算法简介第18-19页
        2.3.2 Weighted Slope One算法第19页
        2.3.3 Bi-Polar Slope One算法第19-20页
        2.3.4 Slope One算法的优缺点第20-21页
    2.4 推荐系统评价指标第21-22页
    2.5 本章小结第22-23页
3 基于偏差的Slope One算法第23-29页
    3.1 Slope One算法研究现状第23页
    3.2 算法描述第23-26页
        3.2.1 算法描述第23-24页
        3.2.2 算法定义第24-26页
    3.3 实验验证第26-28页
        3.3.1 实验目的第26页
        3.3.2 实验所用数据集第26-27页
        3.3.3 实验评价指标第27页
        3.3.4 实验结果分析第27-28页
    3.4 本章小结第28-29页
4 Slope One增量算法第29-51页
    4.1 增量算法概述第29-30页
    4.2 增量算法第30-40页
        4.2.1 符号定义第30-32页
        4.2.2 增量Slope One算法第32-33页
        4.2.3 增量Weighted Slope One算法第33页
        4.2.4 增量Bi-Polar Slope One算法第33-40页
    4.3 实验设计与结果分析第40-50页
        4.3.1 实验目的第40-41页
        4.3.2 实验所用数据集第41页
        4.3.3 推荐结果度量分析第41页
        4.3.4 实验结果分析第41-50页
    4.4 本章小结第50-51页
5 总结与展望第51-53页
    5.1 本文工作总结第51-52页
    5.2 未来工作展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-57页

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