随着面向服务计算模式深入应用,语义万维网服务作为万维网服务与语义万维网两大技术融合的一个领域成为研究热点。语义万维网服务是目前实现“云计算”按需服务的关键技术。传感器万维网、物联网以及“云计算”等诸多新兴领域的兴起,使得语义万维网服务若干关键技术的研究不仅具有重要的理论意义,也具有实际的应用价值。近年来国内外针对语义万维网服务中的万维网服务语义标注、万维网服务注册与发现以及万维网服务自动组合等若干关键问题取得了许多有价值的研究成果,但是这些问题还有待深入研究。论文针对这几个关键问题展开了深入的研究工作,并把一些研究成果初步应用到传感器万维网中。论文主要贡献可归纳为以下几个方面：(1)提出了一种基于语义词典的万维网服务语义标注方法。现有语义标注方法的前提条件是各方需要使用共同认知的领域本体库,但是在万维网这类互联网环境下,这个前提条件是难以做到的。本文提出了一种基于语义词典的服务语义标注方法,解决服务语义标注方法对共同认知领域本体库依赖的问题。仿真实验表明基于语义词典的服务语义标注方法,能够提高服务发现的准确率,同时该方法容易被用户使用,并且与现有的一些万维网服务语义标注方法(例如SAWSDL)相兼容。(2)提出了语义万维网服务检索树的构造算法,解决了注册万维网服务信息的有效组织问题,同时给出了基于语义万维网服务检索树的服务语义快速发现算法。语义万维网服务检索树可部署在一个服务注册中心,把那些在语义层面上具有相同输入参数集合的服务聚集在一个树干节点之上,而对应的每个服务作为该节点的叶子节点,以此缩小万维网服务发现算法的搜索空间。本文采用元素检索矩阵的方法,快速查找到语义万维网服务检索树的树干节点：首先在服务注册过程中给树干节点赋予一个唯一值并建立该值和节点之间的索引；然后利用树干节点中存储的所有参数集中的元素(万维网服务的输入参数或是它们的交集)建立一个元素检索矩阵,树干节点的值可以通过查询元素检索矩阵得到并快速找到相应节点；最后服务发现算法将在此节点依据请求服务的功能属性查找在语义上匹配的服务。虽然语义万维网服务检索树的构造要花费一定的时间,但是该过程可作为一种预处理的手段,减少了服务发现阶段的语义计算时间。实验表明基于语义万维网服务检索树的服务发现算法与同类服务发现算法中有较快的响应时间。(3)提出了一种基于状态演算理论的服务动态组合优化算法。本文把万维网服务动态组合过程看成是一个状态演算过程。用户请求的输入参数集合作为初始态,用户想要获得的结果集作为终止态,而每个万维网服务都看成一个能促使状态变迁的动作。注册中心的万维网服务不需要按照传统算法进行形式化转换,服务组合算法根据当前状态的信息(用户提交的和中间过程中产生的),采用服务快速发现算法去匹配和发现满足条件的原子服务,直到状态变迁到满足结果集为止。整个状态的变迁过程中可以记录各个原子服务之间的依赖关系和执行先后顺序,因此可以简化服务组合方案。与同类算法进行仿真实验比较,结果表明本文提出的算法具有较好的时间效率。(4)把基于语义万维网服务检索树的服务注册与发现算法应用到传感器万维网领域,解决了传感器万维网中服务的注册和基于语义的服务发现问题。SWE采用OGC目录服务来管理和发现传感器万维网服务,但是这种服务发现还是处于语法层面。本文结合观测与测量O&M (Observation and Measurement)标准,对O&M中每个评测项用具体参数集合进行细化。例如,用(一氧化碳、二氧化硫)来细化观测空气污染程度,以满足语义万维网服务检索树的构造性质,便于利用语义万维网服务检索树来管理和发现传感器万维网服务。本文从实际应用角度研究了当前语义万维网服务中若干需要解决的问题,并提出了相应的解决方案。这些研究成果在推动语义万维网服务在实际中的深入应用具有一定的理论意义和应用价值。