面向服务的计算模式能够无缝地把各种应用及服务组合起来,形成新的增值服务来满足用户需求。然而由于网络环境的动态性、开放性、多样性以及服务数量的快速增加,使得如何从众多的候选服务中快速地选择出满足用户要求的可靠服务已经成为服务计算领域中面临的一个重要问题。虽然目前面向服务的架构能够很好地支持Web服务的注册、发现和组合,但在如何根据用户的QoS (Quality of Service, QoS)请求快速、可靠地为用户选择合适的服务仍然存在诸多挑战。这吸引了来自工业界和学术界的热切关注,尤其是服务组合过程中基于QoS度量的服务选择技术所面临的挑战。因此,本文对基于QoS度量的服务选择中的一系列关键技术问题进行了深入研究,取得如下成果：1.针对开放的Web服务环境中,由于难以保证用户使用服务后提供可信的反馈等级,这使得服务的信誉度易与实际值产生较大偏离,从而导致服务组合失败,因此,本文提出了一种用于Web服务选择的信誉度评估方法。该方法的主要思想是通过反馈核查,反馈校正和反馈检测三个信誉度评估模块来降低三种反馈即混乱反馈,偏好反馈和恶意反馈对信誉度评估准确性的影响。2.针对传统QoS感知的Web服务选择方法中,由于容易受到多个因素的影响而往往很难保证QoS的可信性,本文提出了一种综合多因素的Web服务QoS度量方法。该方法的主要思想是通过对来自服务提供者、历史统计和用户上下文三种QoS数据进行综合度量来最终确定Web服务的QoS值,以此增强了服务选择的可靠性,提高了服务选择的成功率3.针时Web服务环境中QoS的不确定性导致用户选择到的服务经常偏离其实际需求,造成组合服务的高概率失败,本文提出了一种基于云模型的QoS的不确定性计算方法。该方法在深入分析Web服务环境中造成QOS内在不确定性产生原因的基础上,利用云模型的逆向云算法对监测到服务运行记录进行定量到定性的转换,然后通过设置相应门限参数来判决服务的QoS不确定性程度。4.为了满足用户在组合选择过程的实时性要求,即在较短的时间内选择出满足其端到端的QOS保障的组合服务,本文提出了一种快速Web服务选择方法。该方法的主要思想是通过基于模糊逻辑的自适应调整方法和自适应粒子群优化算法将全局QoS约束自适应地分解为满足用户偏好的局部约束,然后利用局部最优获得满足用户端到端的QoS保障的组合服务。