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随着信息技术的广泛应用和Intenet的飞速发展,网络上的Web服务资源数量急剧增多。基于功能性匹配的服务选择算法在服务资源有限的情况下能比较准确的选择服务请求者满意的服务。但在众多相同功能的服务中,该算法已经无法满足需求。现有的基于QoS(Quality of Service)的服务选择算法缺乏语义描述和匹配,查全率和查准率也非常低,并且大多数服务选择算法只简单计算服务的QoS信息,没有考虑用户对QoS的个性化要求,因而不能为服务请求者选择跟其QoS要求最匹配的服务。本文将语义技术和本体技术引入到Web服务的QoS信息中,讨论了基于本体模型的QoS语义匹配、数值匹配、服务选择等问题,并通过仿真实验验证本文所提出的模型和算法。本文主要做了如下四个方面的工作：1、本文分析了现有的QoS模型的优点和不足,将语义技术和本体相结合,应用到服务的QoS信息中,提出了OWL-S-QoS本体模型。该模型能够支持多种单值、模糊单值、区间值三种度量方式和语义的QoS参数信息,为语义匹配、异构参数匹配和语义选择提供了基础。2、本文分析了基于功能匹配的服务选择算法的优点和不足,比较了功能信息匹配跟非功能信息匹配的区别,提出了一种基于OWL-S-QoS本体模型的服务匹配模型。该模型能够对服务从语义和数值两个维度进行匹配,并且能够对异构的QoS信息进行理解和匹配,极大的提高了匹配的准确性。3、本文分析了传统的服务选择算法的优点和不足,提出了一种基于OWL-S-QoS本体模型的综合匹配服务选择算法。该算法能够将服务的QoS信息跟用户的QoS要求进行匹配,再按照用户的权重进行计算,再选择跟服务请求者QoS要求最贴近的服务,满足用户的个性化需求。4、通过仿真实验,对本文提出的模型和算法进行仿真应用和仿真实验,并和传统选择算法对比,说明模型的有效性和算法的优越性。