随着Web服务数量的激增以及用户需求的多样化,手工选择和组合现有Web服务变得越来越困难且效率低下。因此自动化的Web服务选取以及组合技术引起了研究人员的关注和重视。目前,人工智能(Artificial Intelligence, AI)领域中流演算以其高度的智能化、自动化特性,以及在长推理中的良好性能得到了众多自动化服务组合研究者的青睐。本文提出了一种基于流演算的上下文感知Web服务组合模型。该模型是属于AI规划技术的服务组合范畴,将Web服务组合问题转换为人工智能领域中的规划问题,通过对现有环境知识的获取和推理而达到所希望的目标。本文首先基于流演算理论对服务、服务上下文、服务组合等进行建模,并对流演算的基本公理如初始状态公理、状态更新公理进行了上下文相关扩展,提出了基于流演算的上下文感知Web服务组合理论模型。然后结合“数字旅游服务”场景,运用流演算执行器FLUX,实现了基于流演算的上下文感知的Web服务组合模型。实验中,通过用户对组合服务的满意度对比以及Web服务组合过程性能测试。实验结果表明该模型有较好的上下文感知能力及服务组合效率。产生的Web组合服务在满足用户功能性需求的同时,考虑用户的非功能性需求,提升了用户满意度。论文进一步的研究工作主要有两方面：一方面是进一步对基于流演算的Web服务组合控制流程进行优化,提升服务组合效率；另一方面是将结合流演算对Web服务的匹配和选取策略进行深入研究,充分利用流演算的智能化和自动化,实现Web服务选取和组合技术的一体化。