随着物联网相关技术的快速发展和5G技术的推广,越来越多种类的物联网设备正在逐渐接入到物联网中。在物联网应用中引入面向服务架构（SOA）的概念,可以通过服务发现技术来进行服务的搜索,这有助于设备的快速选择及信息的高效交互与共享。与其他服务相比,物联网服务的特点主要表现在海量性、动态变化性、异构性、描述文本较短和缺乏语义性等方面,传统的服务发现机制无法直接适用于物联网领域的服务发现。因此,需要一种有效的物联网服务发现方法来解决用户在物联网环境下查找满足其特定业务需求的物联网服务的问题。在综合物联网服务发现的国内外研究现状后,本文研究并提出一种融合语义描述和Biterm主题模型（BTM）的物联网服务发现方法,设计实现了基于该方法的原型系统。论文的具体工作如下:针对物联网服务的动态变化、异构性和语义缺乏等特性所引发的服务描述不统一问题,提出基于本体的物联网服务语义描述方法,设计并构建了一个物联网领域本体模型,基于该本体模型对物联网服务实例进行语义描述,生成其OWL描述文件,为后续的服务发现提供语义基础。针对物联网服务数量较多、服务描述文本较短等特性,提出基于Biterm主题模型的物联网服务发现方法,利用BTM得到物联网服务的隐含主题信息,通过Gibbs抽样来推理得到服务文本-主题概率分布,之后基于主题向量利用K_far-means算法对服务进行聚类,并利用服务匹配方法确定与服务请求相似度最高的服务子集。通过与同类型方法进行实验对比,分析得出本文方法在准确率（Precision）和归一化折损累积增益（NDCG）等方面优势较为突出。最后,设计与实现了融合语义描述和Biterm主题模型的物联网服务发现的原型系统,验证了本文提出的融合语义描述和Biterm主题模型的物联网服务发现方法在物联网领域中具有一定的适用性。