服务是可以实现某类功能的软件应用程序,可独立于底层实现技术提供某些功能。服务发现是面向服务的体系结构的主要目标之一,有助于发现复杂的应用程序。知识图谱是计算机领域,知识工程领域和信息科学领域等交叉结合的研究热点,它将互联网中的信息织成一个巨大的知识网络。因此将知识图谱技术应用于服务发现领域也在顺应互联网发展的潮流。本文针对面向服务发现的知识图谱匹配的关键问题进行了深入的研究。分别对知识图谱的构建方法以及根据知识图谱进行服务发现等方面展开论述,设计了基于知识图谱模板匹配的服务发现方案,经实验验证方案匹配效果良好。首先,建立知识图谱构建方法模型。通过知识抽取,知识处理,服务链接等方法一步步将互联网上的服务转化为结构化的知识模型。与传统的知识图谱存储的知识不同,本文的知识图谱是根据服务构建的,存储的是服务调用和发现的一些必须参数。为后文的知识图谱查询模板构建方法的实现打下基础。第二,基于知识图谱进行服务发现。通过设计匹配模板将服务发现机制转变为知识图谱知识查询。通过朴素贝叶斯算法对服务请求分类,缩小服务发现的范围,然后使用Graph LSTM模型对服务的输入输出参数实体进行识别。根据上述步骤生成模板在知识图谱中查找服务,返回满足的服务。为了提高匹配度,从向量级和字符串级比较服务功能描述与用户服务请求的相似度。最后通过实验验证本文的工作。实验总共分为三部分,首先验证服务请求分类的准确性,比较方法为支持向量机。然后验证服务实体识别的准确度,比较方法为LSTM。最后验证模板有效性,即服务发现准确率。实验充分验证了本文提出的方案的可行性和有效性。