本书作者在武汉理工大学教授电子商务相关课程10余年，主持6个个性化服务相关的国家级、省部级科研项目，累计获得Web信息采集系统V1.0等5项专利/软件著作权，本书倾注了作者多年积累的教学心得和项目开发经验。

本书作者在武汉理工大学教授电子商务相关课程10余年，主持6个个性化服务相关的国家级、省部级科研项目，累计获得Web信息采集系统V1.0等5项专利/软件著作权，本书倾注了作者多年积累的教学心得和项目开发经验。
本书借助泛在技术、网络服务发现和网络服务组合技术与理论的研究成果，从满足用户个性化服务需求的角度出发，介绍网络服务智能发现机制，考虑服务名称相似度，设计服务属性矩阵，挖掘服务关联关系，研究综合网络服务智能发现算法，提出一个复杂网络环境下的基于用户个性化需求的网络服务智能发现技术，旨在帮助读者轻松掌握网络服务发现基本思路并能够触类旁通。
本书可供从事电子商务、管理科学科研领域工作的中、高级人员，高等院校研究生，以及相关专业的电子商务工作者使用。

第1章 绪论 1
1．1 概述 1
1．2 国内外研究现状 3
1．2．1 复杂网络环境下的服务相关研究 3
1．2．2 服务描述、评价与管理研究 5
1．2．3 服务模型构建研究 7
1．2．4 服务发现研究 12
1．2．5 服务组合研究 19
1．3 本书主要内容 27
参考文献 31
第2章 相关技术理论基础 45
2．1 泛在计算环境 45
2．2 泛在服务 49
2．2．1 泛在服务特征 49
2．2．2 泛在云服务发现 50
2．3 网络服务市场相关理论 51
2．3．1 长尾效应理论 52
2．3．2 网络消费者行为理论 53
2．4 服务发现技术 56
2．4．1 服务描述方法 56
2．4．2 服务存储策略 57
2．4．3 服务搜索策略 58
2．4．4 服务匹配方法 59
参考文献 60
第3章 面向用户个性化需求的网络服务智能发现方法框架 63
3．1 网络服务智能发现需求分析 63
3．1．1 网络服务发现场景解析 63
3．1．2 网络服务发现环境特点 65
3．2 网络服务智能发现框架设计思想 66
3．2．1 网络服务智能发现任务 67
3．2．2 网络服务智能发现数据源 68
3．2．3 网络服务智能发现框架特征 69
3．3 网络服务智能发现框架结构 70
3．3．1 网络服务用户模型 72
3．3．2 网络服务情境模型 72
3．3．3 网络服务模型 73
3．3．4 网络服务智能发现执行流程 74
本章小结 74
参考文献 75
第4章 网络服务用户模型构建 76
4．1 网络服务用户需求分析 76
4．2 网络服务用户基本信息模型 78
4．3 网络服务用户行为模型 80
4．3．1 用户服务搜索行为 82
4．3．2 用户服务点击行为 83
4．3．3 用户服务浏览行为 84
4．3．4 用户服务消费行为 84
4．3．5 用户服务收藏行为 85
4．3．6 用户服务评价行为 86
4．3．7 用户服务分享行为 86
4．4 网络服务用户适用度模型 87
4．4．1 用户适用度理论模型 87
4．4．2 用户适用度计算实例 91
本章小结 92
参考文献 93
第5章 网络服务本体构建与描述 94
5．1 网络服务本体构建原理 94
5．1．1 本体知识 94
5．1．2 本体建模目标 104
5．1．3 本体层次结构 106
5．2 网络服务本体模型构建 107
5．2．1 网络服务本体模型设计 107
5．2．2 网络服务本体模型描述 108
5．3 网络服务本体规则描述 110
5．3．1 网络服务本体基本规则 110
5．3．2 网络服务本体过滤规则 110
本章小结 112
参考文献 112
第6章 面向用户个性化需求的网络服务智能发现方法设计 118
6．1 网络服务智能发现流程 118
6．1．1 用户服务请求预处理 119
6．1．2 服务匹配与映射 120
6．1．3 服务过滤 123
6．1．4 服务发现结果集合排序 123
6．2 个性化网络服务本体库生成 123
6．2．1 基于主体约束的PSO 125
6．2．2 基于范围约束的PSO 128
6．2．3 混合约束条件下的PSO 131
6．3 个性化网络服务本体库优化与更新 133
6．3．1 服务本体库添加操作 134
6．3．2 服务本体库删除操作 135
6．4 网络服务智能发现关键算法设计 136
6．4．1 服务名称语义相似度算法 136
6．4．2 服务属性语义相似度算法 137
6．4．3 服务关系语义相似度算法 139
6．4．4 服务综合相似度算法 141
本章小结 142
参考文献 142
第7章 案例研究 144
7．1 案例背景 144
7．2 网络服务智能发现本体库构建 144
7．3 网络服务智能结果分析 150
7．3．1 智能发现结果及排序 150
7．3．2 服务发现方法比较分析 161
本章小结 163
参考文献 163
第8章 结语 165
8．1 结论 165
8．2 展望 168