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语义Web服务发现机制在发现服务时的准确率较低。为解决该问题，提出一种基于模糊聚类优化的语义Web服务发现方法。采用改进的模糊C-均值（FCM）聚类算法，实现对服务聚类预处理，在模糊聚类时，综合考虑服务的输入、输出、前提、效果4个功能性参数，并扩展已有的服务匹配机制，在匹配时，将服务的4个功能性参数全部作为服务相似度的计算因子。实验结果表明，在模糊聚类稳定的条件下，该方法的服务平均查全率为79．6％，平均查准率为85．9％，均高于未采用聚类处理和只采用输入／输出参数的FCM聚类处理方法。