本专著针对国内外服务计算研究及其教学应用的热点问题, 作者在服务计算、Web服务学科领域基础理论方面从事多年深入探索研究, 借鉴国内外已有资料和前人成果, 经过分析论证, 收集大量专家学者近年来有关服务计算前沿问题的著作和报告等展开研究, 围绕Web服务技术、面向服务的体系结构、服务质量和质量预测、服务选择和推荐、服务组合、云计算和教育云等六个方面的基本概念、研究现状、主要的研究问题、待解决的问题及未来的发展趋势等, 以形成支持新一代服务计算应用的一些新思路。其目的是增进社会各界对服务计算、Web服务等新一代技术发展情况和应用前景的深入体验和更加全面的认识, 进而推进服务计算技术发展和完善。

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目录
第1章 概述 1
1.1 什么是服务计算 1
1.1.1 服务计算的起源 2
1.1.2 服务计算的定义 5
1.2 服务计算的技术框架 6
1.2.1 服务资源层 7
1.2.2 服务汇聚层 8
1.2.3 服务应用层 9
1.2.4 服务系统层 10
1.3 服务计算发展现状 11
1.4 本章小结 14
第2章 Web服务 15
2.1 Web服务简介 15
2.1.1 Web服务基本概念 16
2.1.2 Web服务体系结构 17
2.1.3 Web服务技术架构 22
2.2 Web服务关键技术 24
2.2.1 XML 24
2.2.2 SOAP 26
2.2.3 WSDL 28
2.2.4 UDDI 29
2.3 服务安全 31
2.3.1 WS-Security 33
2.3.2 WS-Policy 36
2.3.3 WS-Trust 37
2.4 语义Web服务 38
2.4.1 OWL-S 41
2.4.2 WSDL-S 43
2.5 本章小结 47
第3章 面向服务的体系结构 48
3.1 概述 48
3.2 SOA 49
3.2.1 简介 49
3.2.2 基本特点 51
3.2.3 元素 51
3.2.4 SOA特性 53
3.3 服务组件架构 57
3.3.1 SCA概念 57
3.3.2 组装模型 61
3.3.3 策略框架 69
3.4 服务数据对象 70
3.4.1 SDO概念 70
3.4.2 SDO架构 71
3.5 SOA的中间件平台 73
3.5.1 国外产品介绍 73
3.5.2 国内产品介绍 74
3.6 本章小结 75
第4章 服务质量和质量预测 76
4.1 什么是服务质量 76
4.1.1 服务质量的定义 76
4.1.2 服务质量的度量指标 77
4.1.3 服务质量模型 79
4.1.4 服务质量技术综述 81
4.1.5 服务质量的功能 82
4.1.6 Web服务质量 83
4.2 服务质量预测的常用方法 85
4.2.1 基于结构方程的QoS预测方法 85
4.2.2 基于相似度的QoS预测方法 86
4.2.3 基于时间序列的QoS预测方法 87
4.2.4 基于位置的QoS预测方法 88
4.2.5 基于人工智能的QoS预测方法 91
4.3 服务质量预测在实际中的应用 92
4.3.1 基于用户和服务区域信息的Web服务QoS预测 92
4.3.2 SOA遥感图像处理中时间感知的QoS预测 96
4.3.3 基于移动边缘环境的隐私保护QoS预测 99
4.3.4 基于P2P视频流中深度传输协同过滤的邻居选择QoS预测 102
4.3.5 基于随机森林的税务热线QoS预测 105
4.3.6 基于社区发现的Web服务QoS预测 108
4.3.7 基于覆盖随机游走算法对用户信任值的QoS预测 113
4.4 本章小结 117
第5章 服务选择和服务推荐 118
5.1 什么是服务选择和服务推荐 118
5.2 服务选择的常用方法 119
5.2.1 常用方法的深度学习预备知识 119
5.2.2 Web服务的研究方向 132
5.2.3 Web服务选择的应用 135
5.2.4 服务选择的QoS 137
5.2.5 基于QoS的Web服务选择相关研究综述 138
5.2.6 常用方法 141
5.3 服务推荐的常用方法 146
5.3.1 服务推荐方法简介 146
5.3.2 常用方法分类 149
5.4 本章小结 152
第6章 服务组合 153
6.1 什么是服务组合 153
6.1.1 服务组合背景 153
6.1.2 服务组合定义 155
6.1.3 服务组合特点 159
6.1.4 服务组合技术 160
6.1.5 服务组合研究意义及解决思路 160
6.2 服务组合方法 161
6.2.1 服务组合方法概述 161
6.2.2 使用方法学分类 163
6.2.3 按照拓扑结构分类 163
6.2.4 按照动态程度分类 163
6.2.5 按照人工参与程度分类 164
6.2.6 服务组合方法分类 164
6.3 服务组合相关研究 171
6.3.1 服务组合的工作流程 171
6.3.2 服务组合的服务描述 173
6.3.3 服务匹配 174
6.3.4 服务合成 174
6.3.5 服务组合研究现状 175
6.4 服务组合算法在实际中的应用 181
6.4.1 蚁群优化算法 182
6.4.2 粒子群优化算法 184
6.4.3 粒子蚁群优化算法 184
6.4.4 利用改进的粒子群优化算法求初始信息素 185
6.4.5 利用改进的蚁群优化算法求解最优解 186
6.4.6 算法流程 187
6.5 本章小结 188
第7章 云计算和教育云 189
7.1 什么是云计算 189
7.2 云计算发展历程 191
7.3 云计算的服务形式 193
7.3.1 IaaS 194
7.3.2 PaaS 195
7.3.3 SaaS 195
7.4 云计算的特征 197
7.5 云计算的主要技术 200
7.6 教育云 207
7.6.1 概念 207
7.6.2 体系结构 208
7.6.3 发展进程及启示 209
7.6.4 应用案例 215
7.7 本章小结 216
参考文献 217