Web服务由于具有良好的封装性、松耦合性和高度的跨平台集成能力等优势,在网络上的应用越来越广泛。但是基于UDDI的服务发布与发现机制,仅提供语法层次的查找和匹配,很难满足请求者的需求。语义网的快速发展为解决Web服务发现和匹配问题提供了契机。语义Web服务发现利用本体的知识标注手段对Web服务添加语义信息,能够提供对Web服务统一的语义描述,使的Web服务之间能够自动的进行数据传输与交互,能够彼此理解对方所提供的信息内容。但是,大多数的语义Web服务发现算法是基于逻辑推理的匹配算法。基于逻辑推理的Web服务匹配算法的匹配结果等级划分粒度太大,同一等级之间无法进一步区分,导致查全率和查准率不高。本文提出了一种改进方案,主要工作如下：(1)首先介绍了Web服务和语义Web的相关技术基础,分析逻辑推理匹配算法的局限性,并剖析其产生的根本原因。(2)在原有逻辑推理匹配算法的基础上,引进二元关系,同时引进语义距离和语义相似度的计算对匹配算法进行改进,增强同一等级之间服务的区分能力。(3)将整个算法分为两大部分：功能属性匹配和非功能属性匹配。即在IO匹配的基础上,增加了文本匹配,进一步完善匹配过程。(4)设计了一个原型系统,利用数据测试集OWLS-TC验证改进算法的可行性和有效性。实验结果验证了本文提出的改进算法有一个较高的查全率和查准率,能很好的支持语义Web服务的自动发现。