| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·语义 Web 服务发现 | 第10-12页 |
| ·基于聚类的 Web 服务发现 | 第12-13页 |
| ·基于预测的 Web 服务发现 | 第13页 |
| ·主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-17页 |
| 第二章 语义 Web 服务发现基础及相关技术 | 第17-31页 |
| ·Web 服务 | 第17-20页 |
| ·Web 服务架构 | 第17-18页 |
| ·Web 服务支撑技术 | 第18-20页 |
| ·语义 Web | 第20-22页 |
| ·语义 Web 服务 | 第22-26页 |
| ·语义 Web 服务概述 | 第22-23页 |
| ·本体(Ontology)及其描述语言 | 第23-25页 |
| ·语义 Web 服务描述语言 OWL-S | 第25页 |
| ·语义 Web 服务体系结构 | 第25-26页 |
| ·语义 Web 服务发现 | 第26-29页 |
| ·语义 Web 服务发现体系结构 | 第26-27页 |
| ·语义 Web 服务匹配技术 | 第27-28页 |
| ·语义 Web 服务发现技术 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于 FCM 优化的语义 Web 服务发现方法 | 第31-41页 |
| ·领域本体 | 第31页 |
| ·模糊聚类(FCM)算法 | 第31-34页 |
| ·聚类算法概述 | 第31-32页 |
| ·模糊聚类(FCM)算法介绍 | 第32-34页 |
| ·基于 FCM 优化的语义 Web 服务发现机制实现 | 第34-37页 |
| ·语义 Web 服务相似度计算 | 第34-35页 |
| ·语义 Web 服务模糊聚类预处理 | 第35-36页 |
| ·语义 Web 服务发现 | 第36-37页 |
| ·实验评估及分析 | 第37-39页 |
| ·实验说明 | 第37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于 Apriori 算法的语义 Web 服务发现方法 | 第41-48页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·关联规则 Apriori 挖掘算法 | 第41-43页 |
| ·关联规则算法描述 | 第41-42页 |
| ·Apriori 算法描述 | 第42-43页 |
| ·基于 Apriori 算法的语义 Web 服务发现机制实现 | 第43-45页 |
| ·基于用户情境的日志聚类预处理 | 第43-44页 |
| ·基于 Apriori 的服务发现模型及描述 | 第44-45页 |
| ·实验评估及分析 | 第45-47页 |
| ·实验环境 | 第45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·论文工作总结 | 第48-49页 |
| ·下一步的研究工作 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第58-59页 |
