面向服务的体系结构(SOA)因具有开放化、智能化和个性化特点,满足了日益增长的网络需求。如何从众多Web服务中获得最符合用户请求的服务,成为了诸多研究者的关注热点。随着语义网的发展,结合Web服务与语义网技术,基于语义的Web服务应运而生。但是,当前语义Web服务一般采用建立本体的方式描述语义信息,并采用逻辑推理进行匹配,虽增强了Web服务的匹配精度,却降低了服务发现匹配速度。另一方面,日益膨胀的网络数量使网络安全等一系列服务质量问题备受关注,QoS(Quality of Service)保障的Web服务发现成为另一研究热点。QoS质量保证的Web服务发现对服务进一步进行筛选,并考虑到可用性、安全性、个性化需求等属性,增强了Web服务发现过程的可靠性并满足了用户个性化需求。本文首先针对当前语义Web服务发现模型基于逻辑推理导致发现匹配速度较低的缺陷,提出采用WordNet本体库作为Web服务参数的语义匹配词语库。利用本体库自身的距离和容量信息计算服务参数间语义相似度,然后给出算法,对服务输入输出参数进行匹配,以较高的查准率和查全率以及较快的检索速度得出基于WordNet的语义Web匹配服务。然后,考虑到QoS保障的重要性,本文选用性能、可用性、网络参数和安全性四个QoS属性作为本文Web服务发现匹配的QoS属性,构建QoS本体模型,分为顶层、属性层和度量层,用以丰富描述QoS描述信息。并基于此,建立QoS感知的Web服务发现过程模型,综合考虑QoS语义与数值匹配,提高匹配精度,并参考领域专家的约束,考虑用户个性化选择需求,排序选择出最终符合用户需求的Web服务。最后,本文通过两个实验对以上提出的解决方法进行验证。通过与传统基于OWL-S的语义Web服务发现方法相比较,本文提出的基于WordNet的语义Web服务发现方式是可行且有较良好的表现。通过演示QoS感知的Web服务发现过程,并与传统QoS匹配方式对比分析,得出本文所提方法使服务发现匹配更为精准,也更能符合用户个性化需求。