| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 半结构化数据 | 第11页 |
| 1.2.2 Web 服务性能表现 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究思路 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 Restful Web 服务相关概念及技术分析 | 第14-27页 |
| 2.1 Restful Web 服务 | 第14-21页 |
| 2.1.1 REST 概念 | 第14-15页 |
| 2.1.2 Restful Web 服务定义 | 第15-18页 |
| 2.1.3 面向资源的架构 | 第18-21页 |
| 2.2 关键技术 | 第21-24页 |
| 2.2.1 HTTP | 第21-22页 |
| 2.2.2 XML/JSON | 第22-23页 |
| 2.2.3 Web Service | 第23-24页 |
| 2.2.4 WADL | 第24页 |
| 2.3 基于 JSON 的 Restful Web 服务 | 第24-26页 |
| 2.3.1 JSON | 第24-25页 |
| 2.3.2 JSON 和 XML 的比较 | 第25页 |
| 2.3.3 Web 服务分析 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 JSON 数据的映射 | 第27-36页 |
| 3.1 动态提前绑定 | 第27-28页 |
| 3.2 JSON 数据映射模型 | 第28-34页 |
| 3.2.1 数据映射模板 | 第28-32页 |
| 3.2.2 基于下推自动机的 DMT 实现 | 第32-34页 |
| 3.3 实验分析 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 JSON 数据的多发技术 | 第36-52页 |
| 4.1 JSON 数据模型 | 第37页 |
| 4.2 相似度度量 | 第37-44页 |
| 4.2.1 传统度量方法 | 第38-42页 |
| 4.2.2 布隆过滤器 | 第42-43页 |
| 4.2.3 基于 Bloom Filter 的 JSON 概要 | 第43-44页 |
| 4.2.4 相似度计算 | 第44页 |
| 4.3 压缩和解压缩 | 第44-49页 |
| 4.3.1 结构模板 | 第44-45页 |
| 4.3.2 数据分组 | 第45-46页 |
| 4.3.3 DataID | 第46-47页 |
| 4.3.4 解压缩 | 第47-49页 |
| 4.4 实验分析 | 第49-51页 |
| 4.4.1 相同信息比和结构相似度 | 第50页 |
| 4.4.2 内容相似度 | 第50-51页 |
| 4.4.3 处理时间 | 第51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
