随着服务资源规模的飞速增长,服务发生失效后如何快速、准确地找到可替换服务已成为一个亟待解决的关键问题。现有的替换方法在寻找相似服务过程中,没有深入考虑执行序列中高相似的服务,使得待替换服务可选择范围较小。此外,一些传统的替换方法往往只考虑服务本身,未将失效服务的非功能属性作为可替换条件,因此选择出的服务未必得到最优结果。针对以上问题,本文根据服务非功能属性将其聚类成群组服务,对服务替换开展研究,主要工作如下:首先,本文提出一种基于改进K-means聚类算法的群组服务构建方法。该方法通过服务之间的共性关系,结合服务的抽象与实体关系建立服务模型,并利用K-means聚类算法对服务进行聚类,完成群组服务构建。仿真实验结果表明,本文提出的群组服务构建方法具有更好的替换效果。其次,从群组服务替换的角度,提出一种基于加权序列模式下的群组服务替换方法。从群组服务中挖掘出满足最大适配和最小误差的服务代替原有服务,利用加权序列模式挖掘模型获得服务替换结果。仿真实验的结果表明,本文提出的方法提高了服务可替换范围,过滤了大量冗余服务,提高了替换效果。最后,本文基于以上的方法与理论,构建了群组服务并设计了面向群组服务的替换原型系统,并给出了一个旅行群组服务替换系统的应用示范。原型系统的构建遵循需求分析、概要设计、详细设计及实现等步骤,完成了服务序列获取,群组服务聚类,服务替换等功能模块,验证了本文提出的算法可行性,展现了基于加权序列模式挖掘下服务替换方法在现实应用场景下的替换效果。