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为了适应竞争日趋激烈的动态市场环境,越来越多的企业开始在Internet上构建他们的商业流程,并将自己的业务发布为Web服务提供给客户。然而,服务提供者在提供大量满足客户需求服务的同时,如何提高客户的满意度,成为目前研究的热点。在实际应用中,客户往往不希望花费大量时间去寻求最好Web服务,而是希望可以快速的得到满意的Web服务。在满足客户功能需求的基础上,往往将服务质量作为区分和评价候选Web服务的标准。本文通过对Web服务选择技术的深入研究,在分析已有的研究成果的基础之上,通过利用巴莱多定律,提出了一个基于QoS的Web服务选择模型,提高了Web服务的选择效率。本文的主要工作包括以下五个方面:(1)首先介绍了Web服务和QoS的概念以及基于QoS的Web服务选择的目的;并同时指出了基于QoS的Web服务选择的重要性;然后对Web服务、QoS以及基于QoS的Web服务选择的研究现状进行了详细的阐述和总结。(2)当前的Web服务选择只是基于功能的,没有考虑到服务质量的选择问题。为了解决这些问题,本文介绍了Web服务系统中各个角色的主要功能和基本操作,探讨了Web服务的体系结构和核心技术。(3)针对Web服务信息中存在模糊型数据难以定量化的情况,运用模糊综合评判方法定量化。在对Web服务QoS进行综合评判时,计算虚拟定性变量相关的隶属函数,权重和加总公式来进行单因素模糊综合评判和多级模糊综合评判。最后通过具体实例来说明模糊QoS属性的计算。(4) QoS作为Web服务选择的关键技术,在Web服务的服务选择中起着非常关键的作用。对于Web服务的服务质量问题,首先介绍了服务质量的属性,不同的服务消费者可以从不同的角度来选择所需服务的QoS属性信息。QoS定性属性采用模糊综合评判方法定量化。然后介绍了服务质量的计算模型,包括描述型和区间型QoS的规范化和加权平均,最后通过具体实例来说明QoS的计算。(5)由于当前的WSDL和UDDI均不支持对Web服务的QoS属性进行描述,扩展了Web服务的WSDL和UDDI规范,使Web服务能支持QoS机制。在此基础上利用巴莱多定律,对已有的Web服务选择模型进行了改进,设计了一个新的Web服务选择模型来解决Web服务选择问题。提出了新的交互时序和Web服务选择步骤,有效避免了Web服务选择的重复计算问题,提高了Web服务的选择效率。模拟实验结果表明,本方法可以对大部分Web服务快速选择,有效地提高了Web服务的选择效率。最后,对本文的研究工作进行了总结,并指出了下一步的研究内容。