| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究目的和意义 | 第10页 |
| ·国内外研究状况 | 第10-15页 |
| ·Web 服务的语义描述研究 | 第11-13页 |
| ·Bloom Filter 算法研究 | 第13-15页 |
| ·主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文的结构 | 第16-18页 |
| 第二章 Web 服务描述语言综述 | 第18-25页 |
| ·Web 服务 | 第18-19页 |
| ·Web 服务的基本结构 | 第18-19页 |
| ·Web 服务的协议 | 第19页 |
| ·语义Web 服务 | 第19-22页 |
| ·OWL-S | 第20-21页 |
| ·WSMO | 第21-22页 |
| ·SAWSDL | 第22页 |
| ·语义技术 | 第22-24页 |
| ·本体 | 第22-23页 |
| ·QoS | 第23-24页 |
| ·上下文 | 第24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 支持社会上下文的语义Web 服务描述模型 | 第25-37页 |
| ·Social Context 由来 | 第25-26页 |
| ·语义Web 服务描述模型 | 第26-28页 |
| ·Social Context 性能 | 第27-28页 |
| ·Social Context 度量值 | 第28页 |
| ·S-OWL-S 本体 | 第28-32页 |
| ·SCProfile 结构 | 第29-30页 |
| ·SCMetric 与SCValue | 第30-31页 |
| ·服务特征量化 | 第31-32页 |
| ·S-OWL-S 应用 | 第32-36页 |
| ·SCProfile 本体 UML 模型 | 第32-33页 |
| ·应用举例 | 第33-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第四章 一种基于改进的CBF 算法的服务信息压缩技术 | 第37-49页 |
| ·标准Bloom Filter | 第37-41页 |
| ·Bloom Filter 基本原理 | 第37-38页 |
| ·Bloom Filter 算法 | 第38-39页 |
| ·Bloom Filter 误判率 | 第39-41页 |
| ·改进的计数式Bloom Filter | 第41-47页 |
| ·计数式Bloom Filter | 第41-42页 |
| ·分域Counting Bloom Filter 基本原理 | 第42-43页 |
| ·分域Counting Bloom Filter 算法 | 第43-45页 |
| ·分域Counting Bloom Filter 误判率 | 第45-47页 |
| ·哈希函数设计 | 第47页 |
| ·服务信息压缩技术 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验与分析 | 第49-57页 |
| ·系统功能结构 | 第49-50页 |
| ·服务量化过程 | 第50-51页 |
| ·实验分析 | 第51-56页 |
| ·实验平台 | 第51-52页 |
| ·实现过程 | 第52页 |
| ·实验结果 | 第52-56页 |
| ·查询服务有效性验证 | 第53-55页 |
| ·服务信息压缩验证 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·下一步工作 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 作者在攻读硕士学位期间公开发表或已录用的论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
