随着云计算技术的成熟，IT资源服务化的思想日益普及，服务已成为云计算的核心概念。云服务数量的急剧增长，“云”上功能相同或类似的服务越来越多。因此，对云服务评价进行系统研究，为用户的服务选择提供科学依据，具有重要的现实意义。　　现有的云服务评价方法主要聚焦于从服务提供商视角对云服务进行客观质量分析，忽略了与云服务有直接交互的用户的主观观点。用户主观观点是用户对服务质量认可程度的反映。考虑用户的主观反馈，确保提供的服务得到用户认可是服务提供商提高其竞争力的关键。部分云服务评价方法考虑了用户主观反馈信息如云服务的可信性、声誉等。一方面上述评价指标技术性较强，普通用户很难对其进行科学评估；另一方面，上述研究仅部分考虑了用户反馈存在的主观性或不确定性，缺乏对用户反馈评估模型更深入的研究。　　针对上述问题，本文提出一种主客观结合的云服务评价模型，从服务提供商的客观质量和用户对服务的主观反馈进行综合评价。云服务主观质量指标选择用户重点关心且技术性相对较弱的指标如易用性、友好性等，并定义为用户主观反馈指标。在此基础上，设计一种新的用户主观反馈评估模型用于主观反馈指标的度量。该模型综合考虑了用户反馈存在的主观性、不确定性和反馈信息的时效性。　　本文的主要工作和成果如下：　　（1）本文在综述云服务评价研究成果的基础上，结合云服务客观质量分析和用户主观反馈评估构建主客观结合的云服务评价模型。在云服务评价指标选择上，本文根据云服务特点和已有研究成果确定具体的客观质量指标，结合用户主观反馈指标，建立包括成本、响应时间、吞吐率、可靠性、可用性、可扩展性、安全性、易用性、友好性等主客观结合的两级评价指标体系。本文提出的云服务评价模型兼顾了简洁性、灵活性和可扩展性，用户可以根据自身需求对评价指标进行选择、组装或扩展。针对评价指标体系存在的层次特点，同时为了降低权重确定过程的复杂性，本文采用层次分析法AHP确定指标权重。　　（2）用户反馈主观性和不确定性处理。针对用户反馈存在的主观性，设计一种反馈偏好模型以降低用户主观性影响；针对用户反馈存在的随机性和模糊性等不确定性，本文研究分析了已有的不确定性处理方法，采用云模型进行不确定性处理；最后，结合用户主观反馈偏好模型实现定性评价到定量评分的转换。　　（3）反馈数据时效性处理。针对云服务的用户反馈数据通常具有一定的时间跨度，反馈数据的信息价值存在差异的问题，本文基于信息价值系数构建用户反馈时效性模型。提出时效性窗口概念，设计一种时效性窗口权重生成算法，通过将反馈数据映射到时效性窗口中以调整其评价权重，反映了反馈信息随时间的价值。　　（4）实验与分析。通过实验分析验证了本文提出的用户主观反馈评估模型和主客观结合的云服务评价模型的有效性和可行性。