在互联网不断发展的过程中,Web服务技术已成为其中发展的一大热潮,随之而来的是越来越多功能性相似的Web服务出现在了用户面前,那么怎样从这些功能相近的服务中找出满足用户需求偏好的服务,这就需要服务质量Qo S选择的支持。Qo S的主要作用是对Web服务满足用户非功能性需求能力的描述,如何确保在开放的网络环境中用户能快速、准确的找到满足自身Qo S需求偏好的Web服务是一重要研究课题。目前,基于Qo S的Web服务研究主要集中在可信度量和Qo S管理方面,虽取得了一定的成果但在有些问题上仍然缺乏深入的研究。对此本文从下列几个方面对基于Qo S的Web服务发现研究进行深入的研究,并取得了如下研究成果:1)由于网络环境具有开放性、动态性的特征,会导致Qo S的选择结果具有不确定性,最终用户获得的Web服务Qo S选择结果与实际结果相差较大,用户Qo S选择难以得到有效的保证。对此,设计了一种支持服务Qo S差异度控制的Web服务发现模型。我们在该模型的服务消费者端增加了对服务质量的本地规约和验算机制,在Qo S认证中心端增加了对服务质量的全球规约和验算机制,可以缩小Qo S真实值和通告值的差异性;该模型中还增加了Interceptor拦截器即第三方监控,可以确保服务提供者和用户提交给Qo S认证中心的信息,以及Qo S认证中心交给服务注册中心的信誉度值的真实性,另外也作为服务提供方和使用方能公平公正的遵守服务等级协议SLA的公证方,保证服务的合法交易,最终消费者能得到一个客观准确的服务和服务提供者信誉度评价值。实验表明本模型可以有效的缩小Qo S真实值的差异性,可以为使用方提供更加满足自身Qo S需求偏好的Web服务。2)由于Web服务数量的极速增长,基于传统集中式UDDI的Web服务发现方法,在查询服务时服务注册中心易出现单点失效和查询瓶颈的问题,同时为了提高用户非功能性需求的可信度设计了一种基于Hadoop的可信Qo S权重最优服务选择模型。在该模型中,我们以Hadoop平台为基本框架,首先,使用主客观赋权模式为多维Qo S属性赋权值,提高Qo S属性权重的客观性和准确性;其次,加入信誉度参数来提高Web服务Qo S属性的可信性,并采用Qo S-Tree来存储Qo S属性值和权重值。实验表明本模型不仅提高Qo S属性的可信性,使用了一种客观的手法给出了合理的Web服务推荐顺序,满足用户的Qo S需求偏好,而且还可以提高Web服务在Hadoop中的查找准确性。3)目前对Qo S缺乏语义描述,Qo S匹配也仅限于数值上的匹配。针对此问题将继续在研究内容2)的基础上提出一种基于Hadoop的Web服务语义可信Qo S发现模型。该模型除了满足研究2)的条件外还对OWL-S进行了Qo S本体扩展,从Qo S的数值匹配和语义匹配这两方面进行考虑,满足了客户对服务质量的语义匹配需求。通过验证,本模型能避免盲目排除Qo S描述不一致的服务,并根据用户Qo S需求偏好找出满足其要求的Web服务。