| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 研究基础综述 | 第15-23页 |
| 2.1 Web服务 | 第15页 |
| 2.2 REST架构风格与RESTful Web服务 | 第15-16页 |
| 2.3 Mashup | 第16-17页 |
| 2.4 服务描述语言 | 第17-19页 |
| 2.4.1 WSDL | 第17-18页 |
| 2.4.2 REST服务描述语言 | 第18-19页 |
| 2.5 语义网相关技术 | 第19-20页 |
| 2.5.1 本体 | 第19页 |
| 2.5.2 WordNet | 第19-20页 |
| 2.6 服务匹配 | 第20页 |
| 2.7 服务推荐 | 第20-21页 |
| 2.8 Node.js | 第21-22页 |
| 2.9 NODE-RED | 第22-23页 |
| 第三章 基于WADL的REST服务匹配研究 | 第23-35页 |
| 3.1 WADL文档内容与匹配功能分析 | 第23-24页 |
| 3.2 基于WADL的REST服务匹配 | 第24-31页 |
| 3.2.1 资源节点匹配 | 第25-28页 |
| 3.2.2 参数结点匹配 | 第28-29页 |
| 3.2.3 特殊参数处理 | 第29-30页 |
| 3.2.4 其它匹配工作 | 第30-31页 |
| 3.4 实验 | 第31-34页 |
| 3.4.1 服务库构建 | 第31-32页 |
| 3.4.2 实验与结果分析 | 第32-34页 |
| 3.5 本章总结 | 第34-35页 |
| 第四章 REST Web服务推荐研究 | 第35-44页 |
| 4.1 基于内容的REST服务推荐 | 第35-36页 |
| 4.2 基于协同过滤的REST服务推荐 | 第36-40页 |
| 4.2.1 经典相似性算法介绍 | 第37-38页 |
| 4.2.2 用于REST服务推荐的用户相似性算法 | 第38-40页 |
| 4.3 服务推荐策略 | 第40页 |
| 4.4 实验 | 第40-43页 |
| 4.4.1 推荐系统评价指标 | 第41页 |
| 4.4.2 用户相似性算法实验 | 第41-42页 |
| 4.4.3 REST服务推荐系统实验 | 第42-43页 |
| 4.5 本章总结 | 第43-44页 |
| 第五章 REST服务Mashup平台设计与实现 | 第44-57页 |
| 5.1 系统需求概述 | 第44页 |
| 5.2 NODE-RED开源工具介绍 | 第44-46页 |
| 5.3 平台架构设计及主要工作内容 | 第46-47页 |
| 5.4 数据源引入以及封装 | 第47-49页 |
| 5.4.1 REST服务 | 第47-49页 |
| 5.4.2 其他数据源 | 第49页 |
| 5.5 服务推荐模块部署与引入 | 第49-54页 |
| 5.5.1 服务推荐服务器搭建与数据库设计 | 第51-53页 |
| 5.5.2 NODE-RED部分的工作 | 第53-54页 |
| 5.6 平台应用场景 | 第54-56页 |
| 5.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第57页 |
| 6.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 | 第63页 |