| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究目的和实际意义 | 第10-11页 |
| ·本文的研究 | 第11-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 Web 服务发现过程概述 | 第14-21页 |
| ·Web 服务的基本构成 | 第14-15页 |
| ·WSDL文档 | 第14-15页 |
| ·SOAP协议 | 第15页 |
| ·UDDI（统一描述、发现和集成协议） | 第15页 |
| ·Web 服务活动 | 第15-17页 |
| ·Web服务的请求者和提供者 | 第15页 |
| ·服务描述（WSD） | 第15-16页 |
| ·服务的语义 | 第16页 |
| ·Web服务活动的概览 | 第16-17页 |
| ·Web 服务的发现 | 第17-20页 |
| ·发现过程 | 第17-18页 |
| ·人工VS 自动Web服务发现 | 第18-19页 |
| ·服务发现机制：注册，索引，P2P | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于概率潜在语义模型的语义聚类 | 第21-39页 |
| ·主题模型 | 第21-26页 |
| ·向量空间模型 | 第21-22页 |
| ·潜在语义分析 | 第22-23页 |
| ·概率潜在语义分析 | 第23-26页 |
| ·基于概率潜在语义分析的聚类 | 第26-29页 |
| ·对Web服务的信息收集 | 第26页 |
| ·数据处理 | 第26-27页 |
| ·数据表示 | 第27页 |
| ·语义聚类 | 第27-29页 |
| ·LSA和PLSA的比较 | 第29-30页 |
| ·基于LSA的PLSA模型优化 | 第30-33页 |
| ·基于LSA的概率模型 | 第31-32页 |
| ·基于LSA的PLSA模型初始化 | 第32-33页 |
| ·潜在狄利克雷模型 | 第33-37页 |
| ·生成模型 | 第33-35页 |
| ·参数估计 | 第35-37页 |
| ·LDA的应用简介 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于 WordNet 词典的服务匹配 | 第39-52页 |
| ·基于 WordNet 的语义相似性 | 第39-46页 |
| ·WordNet词典概述 | 第39页 |
| ·WordNet词典的组织形式 | 第39-40页 |
| ·词义消岐 | 第40-41页 |
| ·基于WordNet的词义消歧 | 第41-43页 |
| ·基于WordNet的词语相似性计算 | 第43-44页 |
| ·两个句子间基于WordNet的相似性计算 | 第44-46页 |
| ·基于 WordNet 的 Web 服务相似性匹配 | 第46-51页 |
| ·Web服务元数据定义 | 第46-47页 |
| ·Web服务元数据的提取和预处理 | 第47-48页 |
| ·Web服务的相似性计算 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 系统实验及评价 | 第52-56页 |
| ·实验设计 | 第52页 |
| ·实验数据集 | 第52-53页 |
| ·实验平台 | 第53-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-56页 |
| 第六章 总结 | 第56-57页 |
| ·本文完成的工作 | 第56页 |
| ·未来的研究方向 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58页 |
| 攻读硕士学位期间获得的专利申请 | 第58-59页 |
| 缩略词 | 第59-60页 |
| 图表清单 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |