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近年来，随着互联网的飞速发展，Web服务作为一种新型的互联网软件为企业和个人用户提供了巨大的方便和灵活性。Web服务以平台无关性，高内聚，低耦合，调用简单方便，费用低的特点吸引了一大部分互联网用户。目前面向服务的架构，即SOA一般由三部分构成，包括UDDI—提供服务注册，服务提供商—提供Web服务，服务调用者—根据个性化需求寻找所需要的Web服务。UDDI中注册的服务仅包含功能性方面的信息，但是随着功能相同或类似的服务越来越多，UDDI中又不含有Web服务中对于非功能性属性，如服务质量(QoS)，服务信任度(Trust)的信息，用户就必须借助于某个中介系统来选择满足其个性化需求的Web服务，而这个中介系统就Web服务选择的要研究的内容。 对于用户的QoS偏好，很多学者做过一系列的研究。他们将用户偏好定义为对于服务的QoS的约束，进而通过与每一个候选服务的QoS的比较，定义一个效用函数来对候选服务的效用值进行排序，最后将效用值最高的那个Web服务提供给用户。这些领域采用的大都是定量的方法，而很多情况下，用户的偏好以及对Web服务的QoS信息无法用定量的方式表现出来，比如地点，数据存储方式等，而往往这些偏好具有条件性。比如用户在不同的国家可能会使用不同的数据存储方式。因此，我们在选择Web服务的时候，有必要将这一部分信息也考虑进去。 对于服务的信任度(Trust)，大部分学者将服务的信任度简单的定义为一个0～1之间的值，值越高代表该服务越被信任。但是，同一个服务的不同QoS之间是有区别的，为了精细地控制服务选择过程，本文将给每一个QoS定义一个信任度，而这些信息是根据使用过该服务的历史用户评价得出的，随着使用用户的增多，该信息的客观性越接近其真实水平。 本文基于用户的定性定量偏好，以及服务的Trust，提出了一个多目标优化的模型来平衡偏好和信任度，进而能够选择出在各方面都较优的Web服务。