云计算作为一种新型的计算模式与商业模式,通过网络和虚拟化技术,以按需可扩展的方式向用户提供硬件、软件、平台以及虚拟化应用等服务。近年来,随着互联网和云计算等技术的不断发展与成熟,越来越多的企业和个人将服务、应用迁移到云端部署执行。云计算环境下的服务逐渐呈现出规模大,复杂性高,资源动态变化以及失效类型多样化等特征,同时用户的应用需求也愈发复杂与个性化。在此背景下,如何根据用户的个性化应用需求,为用户高效地提供可信的服务推荐及服务组合方案,并能在实际执行中保证用户应用的稳定运行,是云计算环境下可信服务面临的关键问题。尽管对可信服务相关问题的研究在传统的服务计算领域中己取得一定研究成果,但在云计算模式下,规模愈发庞大的服务资源,用户愈发复杂的应用需求,以及动态不稳定的网络环境,为实现高效、健壮的可信服务推荐、服务组合应用带来了新的挑战：1)云计算环境下,功能相似、QoS各异的候选服务规模越来越大,且与服务相关的信息也在迅猛增长,为向用户提供可信且个性化的服务推荐带来了挑战。2)云计算环境下,面对复杂的应用需求时,需要将服务进行组合为用户提供复杂服务功能。传统的服务组合优化方法通常基于服务提供商发布的QoS属性值进行服务组合评估,但动态的网络环境以及商业竞争、炒作等因素,使得服务提供商发布的QoS值可能并不可靠,导致服务组合方案可信度受到很大影响。3)在动态、可扩展的云计算环境下,服务不仅具有规模大,复杂性高的特点,还具有资源动态变化,失效类型多样化等特征。在服务的实际执行中会有很多不确定性因素影响用户应用的稳定运行,使得用户应用不能按预期完成,无法保证服务执行的可信度,影响用户体验。针对云计算环境下可信服务推荐,可信服务组合以及可信服务执行等方面面临的上述应用挑战,本文对云计算环境下可信服务组合及其关键技术展开了针对性的研究工作,具体而言,本文的主要工作包括以下几项：1) 为构建云计算环境下的可信服务组合应用,提出了一个云计算环境下的可信服务组合框架,该框架分为四个层次,自下而上分别是服务资源层、可信服务推荐层、可信服务组合层以及可信服务执行层。具体而言,服务资源层以分布式代理架构为基础,实现不同云平台上的服务信息及用户反馈信息的收集,供上层调用。可信服务推荐层根据用户的个性化需求,为用户寻找偏好相似的可信任历史用户,然后基于可信任的历史用户为目标用户进行可信服务推荐。可信服务组合层则在单一服务不能满足用户复杂的应用需求时,将用户的应用需求划分成子任务集,为每个任务选择合适的服务,提供可信的服务组合方案。最后在可信服务执行层,为应对由于网络动态性和不稳定性等因素导致的用户应用执行过程中的不确定性情况,需要在执行过程中进行动态服务优化调度,在满足用户需求约束的同时保障用户任务的稳定运行,从而保证服务组合的可信执行。2) 为在云环境下提供符合用户个性化需求的可信服务推荐,本文提出了一种关键词感知的个性化服务推荐方法。具体而言,为准确获取用户偏好,我们通过构建偏好-QoS关键词集合和领域映射词库,从历史用户的评论中提取关键词集合作为用户偏好。并针对历史用户评论数较多和较少的情况,提出了两种偏好相似度计算方法,然后利用用户间的偏好相似度为目标用户找到可信任的历史用户。最后基于可信任历史用户的评分信息为目标用户预测对候选服务的评分,提供个性化的可信服务推荐。同时我们将该方法以MapReduce编程框架实现,分阶段并行处理,提高了该方法的求解效率和云计算环境下的可扩展性。3) 为提高云计算环境下服务组合方案的可信度,提出了一种基于QoS历史记录和聚类分析的可信服务组合优化方法。在该方法中,我们针对商业竞争、炒作或者网络动态性等原因导致的云服务提供商发布的QoS属性值与真实的QoS值不一致的问题,利用服务的QOS历史记录来评估服务组合方案,通过QoS历史记录的真实性来保证服务组合方案的可信度。同时为解决基于规模庞大的服务QoS历史记录的组合方法带来的高计算复杂度问题,我们采用一种模糊分层聚类方法对服务的QoS历史记录进行分层聚类,利用各服务QOS历史记录集的聚类中心进行组合评估计算,最终获得最优服务组合方案,从而降低了时间复杂度。4) 为解决由于云计算环境下的网络动态性、资源竞争等因素导致的用户应用任务在实际执行中出现的服务失效、性能下降等不确定性问题,提出了一种不确定性感知的动态服务优化调度方法。具体而言,首先基于逆向拍卖机制和部分关键路径策略提出了一种可信的静态服务调度方法。同时为应对用户应用实际执行过程中的不确定性事件,提出了一种不确定性感知的动态服务优化调度方法。在该方法中,我们构建了云计算环境下的一种不确定性模型,然后基于提出的中间调度模型来应对执行过程中的不确定性事件,进行全局动态优化调度。在满足用户应用需求的同时保证用户应用的稳定运行,从而提高服务执行的可信度。