随着Internet技术的迅猛发展,以物联网、Web服务等为代表的网络技术和应用已经惠及大众,信息和服务成为了当今社会的主流。在这个服务时代,以用户为中心,按需服务,为用户提供优质、高效的服务成为了一个核心目标。在BPEL业务流程创建过程中进行的用户和服务实体之间的语义互操作研究就以此为目标。以用户为中心,研究用户和服务实体之间的互操作,分析用户的需求,为用户提供最佳服务或者解决方案,提高业务流程生成效率和用户的服务体验质量。本文结合973项目,研究了用户和服务实体之间的语义互操作框架中的几个关键技术。利用语义Web技术——本体,在互操作框架中分析用户需求的语义,准确理解需求,然后对不同的需求做出正确的应答。本文的主要工作集中在以下几个方而：为了给用户提供更好的服务,本文提出了服务实体实现互操作的语义互操作框架——理解应答框架(Comprehension Response Framework,CRF)。整个互操作框架主要分四部分,分别是IO接口模块、需求理解模块、需求应答模块和数据库模块。该框架主要是借助于本体理论和技术来研究语义互操作的过程,即基于本体研究从模糊的原始需求集中准确理解用户的真实意图,并且能根据用户的不同需求做出不同的响应。在需求理解模块中借助于本体在语义理解中的优势来分析用户的需求,在需求响应模块中利用本体推理中的优势来分析服务之间的关系,并为用户提供最佳服务备选项。为了从模糊的用户原始需求集中获取用户准确的需求,提出了一种用户需求优化算法。在这种算法中,首先把用户的原始需求集格式化为标准需求集,然后在这个需求集中利用最大组合理论,借助于本体库寻找用户的真实目的,最大程度上发现用户需求,从而为提供最佳服务打下良好的基础。为了满足用户简单的服务发现需求,提出了一种基于本体的服务匹配算法,在这个算法中,利用查询重写的思想把关键字查询重写为本体查询。关键字不可再分,是查询粒度最小的,本体中的属性对应着关键字,因此本体的查询粒度比关键字大。本体库和服务库有对应的关联关系,通过本体库可为用户提供最佳的备选服务。针对用户的个性化服务需求,为了能给用户提供最佳服务,提出了一种基于数据融合的服务发现算法。个性化服务需求是指在服务库中寻找多个性能指标综合性价比高的Web服务,这些指标的重要性是不一样的。在这个算法中,多性能指标通过数据融合思想按照一定的算法融合为一个单指标,然后分析研究这个单指标,为用户提供合适的Web服务结果集。针对服务推荐的需求,为了提供用户满意的备选服务集,提出了一种服务推荐的算法,在这个算法中,利用了动态规划思想。在服务推荐的结果集中,隶属度作为衡量指标在服务推荐结果中区分相关度高低的服务。在备选的推荐服务列表中,只有相关度高的服务推荐给用户,因此提高了创建业务流程的效率和用户的服务体验质量。