随着网络、通信、软件系统的不断发展,物联网作为继电子计算机、通信技术和互联网之后的又一次信息技术的重大突破,已成为引领现代科技发展的关键技术。物联网按照物间通信协议,将现实世界中的任意物品通过无线传感器连接起来,实现物品的智能化识别、匹配、跟踪与管理。物联网感知层中智能传感设备的发展也进一步带动了其应用层的软件发展。为了屏蔽软件底层差异,提高不同硬件环境下软件的可重用性,模块化软件的设计成为了应用层软件开发的热点。在这种结构中,不同组织与平台下的软件模块,以服务的形式与其他软件进行协同与交互,能够在设计开发时有效降低软件功能增多、结构复杂所带来的困难。然而,由于开放网络环境动态性和多样性,以及服务数量的快速增加,如何从众多服务中选择可信的服务已成为面向服务计算领域的首要问题。本文围绕面向服务计算中基于信任的服务组合关键问题进行研究,所取得的主要研究成果为：1.对多域环境中时间约束下基于信任的服务组合问题进行了研究。在多域网络环境中,域间授权时间开销,服务资源占用以及用户对执行时间的主观需求,对时间约束下基于信任服务组合问题带来挑战。针对上述问题,本文提出基于信任的多域服务组合方法,将多域服务组合问题建模为多域资源调度与指派问题,为多域网络构造时间自适应的复合服务。所提方法首先将服务建模为独占资源,针对给定时间约束,建立任务执行上下限的计算规则。其次,通过分析跨域通信数、可用服务数以及聚合信任度,为每个任务的调度选择最优域确保总时间开销最小。同时,利用循环结构并行化方法和最小开销调整方法,实现时间自适应的服务组合初始配置。最后,通过对初始结果的资源优化,得到最终的服务组合结果,该组合结果是满足所有约束条件下信任度最高且资源最少的服务组合结构。实验结果表明,本文所提算法相较于传统方法,在适用性和效用性方面具有明显优势,是适应于多域环境下的服务组合方法。2.对面向服务的移动社交网络中基于信任的服务选择及组合问题进行了研究。在面向服务移动社交网络环境中,服务的不透明性以及主观信任需求导致难以进行可信的服务选择；并因参与者的机会连接特性,移动社交网络难以组织有效的服务组合。针对上述问题,本文提出适应于移动社交网络环境的分布式服务组合方法。首先,通过分析数据依赖关系,基于格模型建立分布式服务信任评估框架,分别在组件级和组合级评估服务信任度以避免不可信的数据传输；其次,建立满足全局和局部信任约束可信服务选择方法以实现更高效的服务组合；最后,提出基于蒙特卡洛方法的路径选择和容错算法建立可信社交路径以传输服务评估和调用信息。本文分别对服务评估开销(通信时间、通信开销)和路径建立指标(成功率、信任度)进行仿真,仿真结果表明所提方法在服务评估方面开销低,在路径选择方面成功率和信任度高,是适应面向服务移动社交网络的服务组合方法。3.对服务组合中信誉传播问题及其公平性进行了研究。在面向服务计算环境中,服务的不透明性、组合结构的复杂性以及用户评价的主观性使得用户难以对组件服务进行有效的信誉评估。针对上述问题,本文提出适用于服务组合的信誉传播算法,将复合服务的信誉评估值公平地传播到各个组件服务。算法首先将复合服务建模为Beta混合模型,通过EM算法统计学习复合服务中各个组件的责任及信誉度。其次,基于Shapley值的合作博弈模型计算各个组件服务对复合服务的贡献度,确保所组合的各个服务不会受到额外的奖励或惩罚。最后,理论分析与实验结果表明该算法在保证公平性的前提下,能够将用户提交的信誉评估层次化传播到各个组件服务组件。