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基于用户信任网络和偏好的Web服务推荐

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基于用户信任网络和偏好的Web服务推荐
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 引言第11-16页
  1.1 研究背景第11-12页
  1.2 研究现状第12-13页
  1.3 研究内容第13-15页
  1.4 论文结构第15-16页
第二章 相关工作第16-25页
  2.1 Web服务概述第16-18页
    2.1.1 Web服务与SOA第16-17页
    2.1.2 Web服务推荐第17-18页
  2.2 Web服务推荐相关知识第18-20页
    2.2.1 QoS属性第18-19页
    2.2.2 推荐系统第19页
    2.2.3 社交网络第19-20页
  2.3 常用Web服务推荐算法第20-23页
    2.3.1 基于协同过滤的推荐第20-22页
    2.3.2 基于内容的推荐第22页
    2.3.3 混合推荐第22-23页
  2.4 常用推荐算法中存在的问题第23-24页
  2.5 本章小结第24-25页
第三章 基于用户关系和偏好的Web服务推荐第25-38页
  3.1 余弦相似度第25-26页
  3.2 基于多QoS值的相似度计算第26-28页
  3.3 用户关系和偏好模型的构建第28-30页
    3.3.1 基本定义第29-30页
    3.3.2 URM模型示意图第30页
  3.4 基于用户关系和偏好模型的Web服务推荐算法第30-37页
    3.4.1 用户偏好相似度计算第30-32页
    3.4.2 场景设定第32-33页
    3.4.3 URPC-Rec服务推荐算法第33-36页
    3.4.4 个性化推荐Rec算法第36-37页
  3.5 本章小结第37-38页
第四章 基于用户信任网络和偏好的Web服务推荐第38-48页
  4.1 方法概述第38-39页
  4.2 用户信任网络模型构建第39-42页
    4.2.1 信任网络模型基本定义第39-40页
    4.2.2 用户信任网络模型的示意图第40-41页
    4.2.3 信任网络构建算法第41-42页
  4.3 用户信任网络分团算法第42-46页
    4.3.1 算法思想第42页
    4.3.2 基本定义第42-43页
    4.3.3 信任网络分团算法第43-46页
  4.4 使用PCA优化URPC算法第46-47页
    4.4.1 主成分分析第46页
    4.4.2 URPC-PCA算法第46-47页
  4.5 本章小结第47-48页
第五章 基于用户信任网络和偏好的Web服务推荐实验分析第48-59页
  5.1 评价指标第48-49页
  5.2 实验数据和环境第49-50页
    5.2.1 实验数据第49-50页
    5.2.2 实验环境第50页
  5.3 实验结果及分析第50-57页
    5.3.1 基于用户关系和偏好的URPC-Rec服务推荐算法第50-53页
    5.3.2 基于用户信任网络和偏好的UTWP-Rec服务推荐算法第53-57页
  5.4 本章小结第57-59页
第六章 总结与展望第59-61页
  6.1 本文总结第59-60页
  6.2 未来展望第60-61页
参考文献第61-65页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第65-66页
致谢第66-67页

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