在这个信息化程度越来越高的社会,网络为人们的日常生活也提供了很大的便捷。将来,各种软件提供商所提供的软件都将以服务的形式出现,人们购买相应的服务后,通过网页浏览器,就可享受各种软件带来的便捷。简单的说,WEB服务就是网络上存在的一系列用以实现相关功能的程序模块。如何更好的发现网络上现有的服务也成为了引起大众关注的关键性问题。WEB服务发现的出现,就是为了帮助人们更好的找到所需要的服务,满足现实中的需求。以往,就像搜索引擎一样,服务的发现往往是基于关键字进行的,这种匹配的精确度较高,但难以发现全面的服务。又由于这种服务发现没有包含任何语义信息,所以,也难以实现网络服务间基于功能的互操作。近年来,语义网的出现给搜索引擎带来了解决查全率低的新方法,也给了服务发现的研究另一种思路。将语义网与WEB的服务的发现相结合,就是为了解决服务发现中出现的问题。如何判断服务的请求和已注册服务间是否匹配,是在发现服务的过程中最为重要的一环,同时,发现到的服务的优劣,也将大大影响服务间的互操作等更为智能的操作。本文将主要研究语义WEB服务发现过程中的服务匹配算法,服务间相似度的计算,以及服务发现的系统框架。本文采用基于本体的相似度计算来判断服务请求和已注册服务间的匹配程度。主要对相似计计算算法以及针对服务的各项参数的自身属性对它们在服务间的匹配中所占的位置进行了探讨,提出了一种结合细化匹配算法的综合的相似度计算算法及以服务输出主导的服务发现框架,给出了改进匹配算法的相似度计算公式。简要介绍如下：(1)提出的结合细化匹配算法的综合相似度计算方法,将服务本身的特性与一般的本体相似度计算相结合,综合考虑本体语义距离,共享信息增益,及语义概念的二元关系,提出一种综合的相似度计算算法,结合细化匹配算法进行了形式化描述。在相似度计算之前,首先对服务概念间是否具有互斥等关系进行判断,如存在诸如此类的关系,则停止相似度计算,此种方法在一定程度上解决了计算量过大的问题。而后,首先进行较为好计算的共享信息增益来计算相似度,若此相似度为0,结束判断。否则,依据概念间的关系采用不同的综合的相似度计算算法对服务的输入,输出分别进行基于本体的相似度计算,并依据匹配程度乘以不同的权值,进一步提高服务概念的相似度计算的准确性。(2)给出结合综合相以度计算算法及匹配算法的实验结果,此时,将服务的输入,输出采用相同的匹配算法计算。并将服务的输入,输出全部用于过滤服务,给出此时服务发现的查准率／查全率的比值与经典算法的对比。(3)将服务的输入与输出在相似度计算中所占的重要性进行了综合分析,由于已注册服务的接口对于服务请求者来说是透明的；而服务的输出,即用户所需要得到的结果是确定的。所以,服务的输出具有更有重要的位置,在该框架中强调了服务输出的重要性,提出一种新的基于本体的WEB服务发现的框架,在此框架中将服务的输出用于服务的过滤阶段。由于服务输入并不容易定义,所以将服务的输入用于服务发现后的排序模块中。防止由于对于输入的不清晰,造成的服务发现的准确性降低。(4)在本文的最后,给出了基于开源框架SME2的WEB服务发现算法的对比实验,并且对实验的结果进行分析,结合提出的新的相似度计算算法及匹配算法,与经典的匹配算法的结果进行对比,分别从查全,查准,所用内存,响应时间等进行分析,得出了实验的优缺点。在此之后,对效果不好的方面进行分析,针对实验的缺点,提出了下一步实验要解决的问题,及可能存在的解决方法。