| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第10-13页 |
| 1.2.1 领域本体构建 | 第10-11页 |
| 1.2.2 服务聚类分析 | 第11-12页 |
| 1.2.3 服务发现分析 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 2 研究基础 | 第17-23页 |
| 2.1 Web服务概述 | 第17-20页 |
| 2.1.1 Web服务 | 第17页 |
| 2.1.2 Web服务体系架构 | 第17-18页 |
| 2.1.3 Web服务主要技术 | 第18-20页 |
| 2.2 领域本体构建 | 第20-21页 |
| 2.3 服务聚类 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于关联规则和改进K-means的领域本体构建 | 第23-37页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 领域本体构建 | 第23-30页 |
| 3.2.1 文档预处理 | 第24-25页 |
| 3.2.2 领域概念识别 | 第25页 |
| 3.2.3 领域概念间关系的抽取 | 第25-30页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第30-35页 |
| 3.3.1 实验准备 | 第30页 |
| 3.3.2 实验评估指标 | 第30-31页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第31-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 4 基于相似度计算与谱聚类的WEB服务聚类与主题发现 | 第37-47页 |
| 4.1 引言 | 第37-38页 |
| 4.2 Web服务聚类 | 第38-41页 |
| 4.2.1 向量空间模型 | 第38-39页 |
| 4.2.2 服务相似度计算 | 第39-40页 |
| 4.2.3 基于谱聚类的Web服务聚类 | 第40-41页 |
| 4.3 主题挖掘 | 第41页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第41-45页 |
| 4.4.1 实验准备 | 第41-43页 |
| 4.4.2 实验评估指标 | 第43页 |
| 4.4.3 结果分析 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 5 领域本体驱动的按需服务发现 | 第47-53页 |
| 5.1 引言 | 第47-48页 |
| 5.2 服务发现过程 | 第48-49页 |
| 5.2.1 用户查询处理 | 第48页 |
| 5.2.2 主题匹配 | 第48页 |
| 5.2.3 服务发现与排序 | 第48-49页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第49-50页 |
| 5.3.1 评估指标 | 第49页 |
| 5.3.2 结果分析 | 第49-50页 |
| 5.4 系统实现 | 第50-51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 攻读学位期间发表论文及参加的项目 | 第61-62页 |