| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第18页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 相关技术与工具 | 第20-29页 |
| 2.1 爬虫框架 | 第20-23页 |
| 2.1.1 网络爬虫 | 第20-21页 |
| 2.1.2 Scrapy组件说明 | 第21-22页 |
| 2.1.3 Scrapy数据处理流程 | 第22-23页 |
| 2.2 全文信息检索工具包Lucene | 第23-26页 |
| 2.2.1 全文信息检索 | 第23-24页 |
| 2.2.2 Lucene概述 | 第24-25页 |
| 2.2.3 Lucene与其他全文检索的区别 | 第25-26页 |
| 2.3 企业服务总线Mule ESB | 第26-27页 |
| 2.3.1 Mule整体结构 | 第26-27页 |
| 2.3.2 主要功能 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 服务开放平台OKAPI架构设计 | 第29-33页 |
| 3.1 系统架构设计 | 第29-31页 |
| 3.1.1 架构设计的关键问题 | 第29-30页 |
| 3.1.2 架构设计 | 第30-31页 |
| 3.2 服务发现与识别 | 第31页 |
| 3.3 服务搜索 | 第31页 |
| 3.4 服务接入 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 服务发现与识别 | 第33-47页 |
| 4.1 相关工作介绍 | 第33页 |
| 4.2 基于余弦相似度的RESTful Web服务识别算法 | 第33-43页 |
| 4.2.1 算法过程 | 第33-34页 |
| 4.2.2 原始数据抓取 | 第34-36页 |
| 4.2.3 网页去噪 | 第36页 |
| 4.2.4 分词 | 第36-37页 |
| 4.2.5 去除停用词 | 第37-39页 |
| 4.2.6 提取特征向量 | 第39-41页 |
| 4.2.7 特征向量余弦相似度匹配 | 第41-43页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第43-46页 |
| 4.3.1 实验数据来源 | 第43页 |
| 4.3.2 实验过程 | 第43-44页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于Lucene的服务搜索设计 | 第47-53页 |
| 5.1 服务搜索架构设计 | 第47-48页 |
| 5.2 索引系统 | 第48-49页 |
| 5.2.1 HTML解析 | 第48页 |
| 5.2.2 创建索引 | 第48-49页 |
| 5.3 检索系统 | 第49-51页 |
| 5.3.1 检索过程 | 第49-50页 |
| 5.3.2 检索结果处理 | 第50-51页 |
| 5.4 服务搜索界面展示 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 基于Mule ESB的服务接入设计 | 第53-62页 |
| 6.1 相关基本概念 | 第53-54页 |
| 6.2 服务接入架构设计 | 第54-55页 |
| 6.2.1 问题分析 | 第54-55页 |
| 6.2.2 架构设计模型 | 第55页 |
| 6.3 实现方案 | 第55-61页 |
| 6.3.1 主要流程 | 第55-57页 |
| 6.3.2 工作流和重要类说明 | 第57-61页 |
| 6.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第7章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第62页 |
| 7.2 未来研究展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |