近年来,随着网络技术应用的成熟,Web服务因其系统开放和结构灵活的特点,得到了飞速地发展。在网络环境中,存在着大量功能相近、属性各异的Web服务实体。而网络化软件正是由分布在互联网上多源异构的Web服务所构成。受Web服务所处动态、开放网络环境的影响,Web服务的可信性处在不断的变化之中。因此,如何构建一个具有动态适应性的可信评估方法,以便于进行Web服务选择与推荐,是当前行业内亟需解决的一个问题。针对传统方法难以适应动态实时评估的问题,本文以Web服务为研究对象,提出了一种动态可信性评估方法。首先,提出一种Web服务可信性评估动态权重自调整模型,充分挖掘模糊矩阵中的客观信息。利用信息熵对易受人为因素影响的主观权重进行适度修正,并通过挖掘评估属性间的关联规则,形成新的关系矩阵。根据可信属性变动类型的不同,有针对地对动态变化过程进行深入分析及量化,构建具有一定动态自适应性权重重构方法。既克服常规主观赋权法中受人为因素影响的不足;同时,又极大地改善了适应性不强的问题。在一定程度上,为可信性评估模型的动态自适应性提供了前提条件。其次,提出一种基于贝叶斯下界推断证据动态更新的Web服务排序算法。通过该方法对Web服务的用户反馈结果进行好评率评估排序,引入先验概率和返回概率来保留不确定性。再经过采样新得到的证据,动态更新先验信念。在之后的动态可信性方法研究中,反馈值将根据时间间隔,进行有一定侧重的修正操作。最后,提出一种Web服务动态可信性评估方法。考虑到所处内外运行环境对当前Web服务可信性的影响,选择与变化的环境关联较小,且能反应Web服务可信性的安全性、功能性、可维护性等静态指标集作为标准指标。在标准指标对Web服务进行评估的基础上,增加与质量控制措施管理等相关的修正指标和受反馈影响的外部指标。其中,属性权重是由权重动态自调整模型计算而得,动态指标是Web服务经SALBEU计算的反馈值构成,以提高评估方法的自适应性。最后,通过实验分析表明,该方法在可信性度量中具有可行性,而且能够适应多变的环境,有助于重新配置Web服务组合,克服传统可信评估方法中的单一局限性。同时,也有利于更好地满足用户的需求,客观有效地对系统的可信性进行评估。