现今的服务发现策略主要采用的是基于关键字匹配算法的服务注册中心UDDI与语法层次上的Web服务描述语言WSDL相结合的服务发现框架。UDDI通过对注册的服务进行详细的分类,以此为服务请求者提供了一些服务发现的检索功能。但同时它也存在着许多方面的不足:在服务注册阶段,UDDI无法准确地描述服务能力,它仅支持语法层面的服务发现;在服务发现过程中,UDDI只提供了基于关键字的服务匹配策略,不能准确和无二义性地理解服务的功能和行为,对基于功能的服务发现其检索能力比较弱;因此,UDDI存在着查准率较低的问题,即难以保证准确有效地服务发现。由于在Internet中UDDI注册中心等服务信息源大部分是相互独立的,这令服务请求者不能快速有效地同时对多个服务信息源进行所需服务的查询,尤其是在服务数量剧增、服务发布比较分散的情况下,其服务发现的效果无法满足用户的需求。Web服务中广泛存在着信息格式异构、信息语义多重、信息关系匮乏等情况,而UDDI却不能从语义上去完成服务发现,以避免上述情况引起服务发现查准率下降的发生。同时,现有的服务发现框架不能满足用户在不同时期、不同目的和不同背景下的个性化服务查询需求。因此,我们需要一种更加智能化、自动化、个性化、高效、快速和准确的服务发现方式。　　基于语义的Web服务发现方法通过采用服务本体对服务的功能及其属性进行比较精确地描述,以此达到自动、准确地服务匹配和服务发现。此方法从一定的程度上提高了Web服务发现的查准率,实现了服务发现的自动化和智能化,但它并没有较好解决上述的全部问题。　　本文通过将语义Web服务发现的方法与搜索引擎技术相结合,即充分利用搜索引擎技术的优点和语义Web的优势,以此改善UDDI和WS-Inspection架构对服务发现搜索能力不足的缺点。通过对Internet中UDDI和WS-Inspection内的服务信息进行收集,以弥补服务信息源分散以及服务信息冗余的不足,提高Web服务发现的查全率和扩大服务发现的覆盖范圈,从而实现广泛的服务发现。于此同时,通过对现有的服务描述信息进行OWL-S转换,将其转换成Web服务本体使其能够被语义推理机进行推理匹配。这可使服务发现从一定的程度上解决了由于信息格式的异构性、信息语义的多重性造成传统的服务发现查准率较低的问题,满足用户在语义上和知识上的需求,实现服务发现的自动化和智能化。本文根据用户不同时期、不同目的和不同背景的个性化查询需求设计出一种基于用户偏好的Web服务匹配排序策略以及相应的服务匹配排序算法。该策略通过定义用户偏好规则、优先等级以及在此基础上建立的针对具体用户的偏好规则实例,使相应的匹配排序算法依据用户偏好规则实例对满足用户匹配要求的服务进行筛选和排序,将适宜用户需求的Web服务优先返回给用户。其返回的结果是对语义Web服务匹配结果的优化,缩短了用户浏览查询结果的时间,提高了用户的便捷性。