Web服务在电子商务和企业应用集成中的作用日益突出,而服务发现是Web服务技术的核心和难点,是Web服务调用和组合的前提。Web服务发现是指服务请求者在候选服务集中查找与需求相匹配的服务的过程。传统的服务发现技术主要有基于关键字和基于UDDI框架两种,基于关键字的查找只能实现服务的精确匹配,缺乏对模糊匹配的支持;基于UDDI框架的服务查找需要用户对结果筛选,查询的效率较低。语义Web技术的出现使得基于语义的Web服务发现成为研究热点,但目前大多数研究集中在服务的输入输出功能的匹配上,较少考虑服务的前置条件和效果的匹配,也没有对服务质量、信誉等非功能因素进行度量。本文在分析现有的Web服务发现方法的基础上,设计了一个新的语义Web服务发现模型DMSWS,并提出了一种基于相似度的多级匹配过滤算法。具体工作包括:(1)分析了现有的Web服务描述方式的缺陷,将本体和知识库引入到服务描述中,在Web服务中增加语义信息,以实现基于语义和推理的服务发现。(2)设计了一种语义Web服务发现模型DMSWS,该模型包括服务发布、文档转换、服务匹配和信誉管理等子模块,并分别介绍了各个子模块的功能和设计原则。(3)提出了一种基于相似度的多级匹配过滤算法,该匹配算法综合考虑Web服务匹配中的服务名称、描述文本、输入输出、前提效果和服务质量等因素,分别通过编辑距离算法、向量空间的余弦定理、语义距离等对其相似度进行计算。(4)在DMSWS中引入信誉概念,给出了影响服务的信誉的因素及信誉度计算方法。(5)简要设计和实现了DMSWS模型的各个功能模块。本文对基于相似度的多级匹配算法进行了定性分析和定量计算,同时通过实验验证,此算法对Web服务的查准率和查全率都高于现有的服务发现算法,显示出其优越性。