基于语义相似度和信息量的Web服务标签优化
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 图目录 | 第10-11页 |
| 表目录 | 第11-12页 |
| 1 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 Web服务相似度匹配 | 第13-14页 |
| 1.2.2 Web服务标签优化 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 2 Web服务及相关理论技术 | 第17-29页 |
| 2.1 Web服务概述 | 第17-21页 |
| 2.1.1 Web服务的定义 | 第17-18页 |
| 2.1.2 Web服务的特点 | 第18页 |
| 2.1.3 Web服务架构 | 第18-19页 |
| 2.1.4 Web服务标准 | 第19-21页 |
| 2.2 Web服务相似度匹配 | 第21-22页 |
| 2.3 词汇相似度计算 | 第22-25页 |
| 2.3.1 基于字面的方法 | 第23页 |
| 2.3.2 基于统计的方法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 基于词典的方法 | 第24页 |
| 2.3.4 基于搜索引擎的方法 | 第24-25页 |
| 2.4 聚类算法 | 第25-28页 |
| 2.4.1 层次化聚类算法 | 第25-27页 |
| 2.4.2 K-means聚类算法 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 Web服务标签及其应用 | 第29-34页 |
| 3.1 Web服务标签 | 第29-30页 |
| 3.2 Web服务标签评分算法 | 第30-32页 |
| 3.3 Web服务标签推荐 | 第32-33页 |
| 3.4 Web服务标签的应用 | 第33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 Web服务标签优化模型WS-TOM | 第34-44页 |
| 4.1 Web服务相似度计算模块 | 第35-41页 |
| 4.1.1 预处理和特征提取 | 第35-37页 |
| 4.1.2 最佳匹配算法 | 第37-38页 |
| 4.1.3 Web服务相似度计算 | 第38-41页 |
| 4.2 Web服务标签优化模块 | 第41-43页 |
| 4.2.1 信息熵 | 第41页 |
| 4.2.2 TF-IDF思想 | 第41-42页 |
| 4.2.3 Web服务标签优化 | 第42-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 WS-TOM模型的有效性验证 | 第44-49页 |
| 5.1 数据集的选取和实验环境 | 第44页 |
| 5.2 评价方法 | 第44-45页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 6 总结与展望 | 第49-50页 |
| 6.1 总结 | 第49页 |
| 6.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文 | 第55页 |
| 个人简历 | 第55页 |
| 在学期间学术论文录用 | 第55页 |
