大数据环境下基于QoS历史记录的服务组合推荐方法研究

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大数据环境下基于QoS历史记录的服务组合推荐方法研究

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大数据环境下基于QoS历史记录的服务组合推荐方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-16页
1.1 课题背景	第9-14页
1.2 研究工作	第14-15页
1.3 论文结构	第15-16页
第2章大数据的技术体系和服务组合推荐的相关工作	第16-31页
2.1 引言	第16页
2.2 大数据处理相关工作	第16-21页
2.2.1 大数据的定义	第16-17页
2.2.2 大数据的处理流程	第17-18页
2.2.3 大数据处理的关键技术	第18-21页
2.3 服务组合推荐的关键概念	第21-27页
2.3.1 执行路径(Execution path)和执行方案(Execution plan)	第21-22页
2.3.2 服务的QoS参数指标	第22-25页
2.3.3 服务的效用值	第25-27页
2.3.4 QoS约束	第27页
2.4 服务组合推荐研究现状	第27-29页
2.5 本章小结	第29-31页
第3章基于QoS历史记录的服务组合推荐方法	第31-45页
3.1 引言	第31页
3.2 基于QoS历史记录的服务组合推荐思路	第31-33页
3.3 传统的全局组合推荐方法	第33-35页
3.3.1 全局组合推荐方法的基本思路	第33页
3.3.2 全局组合推荐方法的算法描述	第33-34页
3.3.3 问题与分析	第34-35页
3.4 一种基于分解全局约束和取历史记录均值策略的服务组合推荐方法DCAH	第35-38页
3.4.1 DCAH方法的基本思想	第35-36页
3.4.2 DCAH方法的算法描述	第36-38页
3.4.3 问题与分析	第38页
3.5 一种基于CLARA类的服务组合推荐方法CBSC	第38-43页
3.5.1 CBSC方法的基本思想	第38-39页
3.5.2 CLARA聚类方法简述	第39-41页
3.5.3 CBSC方法的算法描述	第41-43页
3.5.4 问题与分析	第43页
3.6 本章小结	第43-45页
第4章 DCAH与CBSC方法的实验与评估	第45-50页
4.1 实验数据与环境	第45页
4.2 实验内容与评估	第45-50页
4.2.1 时间消耗评估与分析	第46-47页
4.2.2 准确度评估与分析	第47-50页
第5章服务组合推荐在大数据环境中的应用	第50-61页
5.1 引言	第50-51页
5.2 大数据环境下的服务组合推荐系统架构	第51-54页
5.2.1 系统构成	第51-53页
5.2.2 处理流程	第53-54页
5.3 “自驾游信息处理”案例分析	第54-59页
5.3.1 “自驾游”信息处理的基本流程	第54-56页
5.3.2 “自驾游”组合方案推荐的产生过程	第56-59页
5.4 本章小结	第59-61页
第6章结束语	第61-63页
6.1 本文成果	第61页
6.2 未来展望	第61-63页
参考文献	第63-67页
致谢	第67-68页
附录	第68-69页
附录A 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第68页
附录B 攻读硕士学位期间发表的学术论文	第68-69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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