语义网络服务是网络自动化发展的重要方向，而语义网络服务的发现过程又是近年来领域的热点问题。本文在介绍和分析已有的语义网络服务发现过程工作的基础之上，提出基于服务能力的排序算法和基于用户偏好的排序算法——两种发现过程的排序算法，并分别讨论了这两种算法的对本领域的创新之处和应用价值。 本文首先介绍了语义网络服务的背景知识，指出发现过程乃至排序问题的意义和重要性。接着介绍了两种语义网络服务的框架OWL-S和WSMO，主要就这两种概念框架的基本概念构造进行阐述。然后，详尽介绍了语义网络服务发现过程的研究进展，并分析亟待完善的问题，其中包括，发现过程中匹配步骤的相关工作情况和排序步骤的相关工作情况。经过分析，发现过程中排序步骤的处理方法有待进一步完善。 接着，本文提出一种基于服务能力的排序算法——RASC算法。这种算法使用“重写”的概念指导整个发现过程的运行，并将“重写”的结果作为排序步骤的标准。具体来说，将用户需求输出的满足程度作为比较网络服务能力的一维标准，将网络服务输入的满足程度作为比较网络服务能力的二维标准，在此基础之上，针对参加发现过程的网络服务进行排序。试验证明，这种基于服务能力的排序算法可以有效地扩大用户的选择范围，拥有良好的运行效率。 然后，本文提出一种基于用户偏好的排序算法——RAUP算法。算法首先与用户交互，从用户的回答中提取完整的偏好信息，并按照偏好信息对服务结果的属性及属性取值赋予权值，计算网络服务的加权和，用量化的方式表达偏好信息。最后，依据加权和对网络服务进行排序。实验证明，该算法能完整地反映用户的偏好信息，并能按照用户偏好的信息给出排序结果。 最后，我们总结全文。