| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 项目背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究的现状 | 第9页 |
| 1.3 研究的内容和主要工作 | 第9-11页 |
| 1.3.1 研究的内容 | 第9-10页 |
| 1.3.2 本人主要工作 | 第10-11页 |
| 1.4 论文结构 | 第11-13页 |
| 第二章 理论基础的介绍 | 第13-25页 |
| 2.1 Web服务 | 第13-17页 |
| 2.1.1 Web服务体系结构 | 第13-15页 |
| 2.1.2 Web服务协议 | 第15-16页 |
| 2.1.3 语义Web服务 | 第16-17页 |
| 2.2 聚类 | 第17-18页 |
| 2.2.1 聚类数据的标准化 | 第17页 |
| 2.2.2 聚类分析中的相异度度量 | 第17-18页 |
| 2.2.3 聚类过程 | 第18页 |
| 2.2.4 K-Means和K-modes聚类方法 | 第18页 |
| 2.3 Web服务组合 | 第18-22页 |
| 2.3.1 Web服务描述 | 第19-21页 |
| 2.3.2 WSC实现框架 | 第21页 |
| 2.3.3 WSC分析方法 | 第21-22页 |
| 2.4 蚁群算法 | 第22-25页 |
| 2.4.1 蚁群算法数学模型 | 第23页 |
| 2.4.2 蚁群算法的优缺点 | 第23-25页 |
| 第三章 Web服务功能属性聚类模型 | 第25-40页 |
| 3.1 Web服务的属性 | 第26-30页 |
| 3.1.1 Web服务功能属性 | 第26-28页 |
| 3.1.2 Web服务非功能属性 | 第28-30页 |
| 3.2 Web服务功能属性的模型 | 第30页 |
| 3.3 Web服务功能属性的聚类 | 第30-35页 |
| 3.3.1 数据准备 | 第31-33页 |
| 3.3.1.1 web服务的功能属性的量化 | 第31-32页 |
| 3.3.1.2 web服务的非功能属性量化 | 第32页 |
| 3.3.1.3 web服务编号 | 第32-33页 |
| 3.3.2 特征选择 | 第33页 |
| 3.3.3 特征提取 | 第33页 |
| 3.3.4 功能属性聚类 | 第33-34页 |
| 3.3.4.1 聚类的步骤 | 第33-34页 |
| 3.3.4.2 聚类的流程 | 第34页 |
| 3.3.5 聚类结果评估 | 第34-35页 |
| 3.4 描述Web服务功能属性簇模型 | 第35页 |
| 3.5 制定调用服务模型 | 第35-37页 |
| 3.6 匹配类簇 | 第37-38页 |
| 3.6.1 提取web服务需求的功能属性 | 第37-38页 |
| 3.6.2 web服务功能属性需求匹配类簇 | 第38页 |
| 3.7 描述匹配结果 | 第38-39页 |
| 3.8 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于蚁群算法的web服务组合研究 | 第40-45页 |
| 4.1 服务组合模型转换 | 第40-42页 |
| 4.2 基于蚁群算法的Web服务模型 | 第42-43页 |
| 4.3 算法思想 | 第43页 |
| 4.4 服务组合问题的蚁群算法描述 | 第43页 |
| 4.5 服务组合的蚁群算法实现流程描述 | 第43-45页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第45-51页 |
| 5.1 仿真环境设置 | 第45-46页 |
| 5.2 聚类算法分类 | 第46-47页 |
| 5.3 蚁群算法组合 | 第47页 |
| 5.4 用户数据实现 | 第47-51页 |
| 5.4.1 用户的服务组合 | 第47-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51页 |
| 6.2 进一步的工作 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |