由于云计算等技术的普及,Web服务数目也在不断地增长,许多Web服务提供相似的功能,用户该如何从它们中选择也成了一个难题。服务质量（Quality of Service,QoS）就成为服务选择的关键因素。一个服务的服务质量包括多个方面,如可靠性、可用性、吞吐率等。目前,在许多基于QoS的服务选择方法中,都采用了Skyline查询来提高效率和选择的正确性。然而,现有的Skyline服务选择方法大都是在完全（complete）QoS的基础上实现的,当某些服务的QoS值丢失或无效时,直接使用这些方法将无法完成服务选择。并且,一个服务的QoS属性可能有多个值,即QoS具有不确定性。同时,由于数据规模的增长,数据的完整性也成为了Web服务数据收集分析时的关键问题。于是,如何根据不完整的QoS在大量Web服务中为用户提供选择就成为了一个重要的研究方向。为此,我们提出了基于不完全QoS的Skyline服务选择方法,称为区间型Skyline服务选择（Interval Skyline Service Selection,以下简称为ISkySel）。该方法为解决QoS缺失问题,先利用多重填补的方法将空缺QoS进行区间值填补,然后在区间QoS上,利用全概率公式和条件概率公式,并结合对应的概率分布定义了区间之间的比较概率,进而定义了服务之间的支配概率,以计算各个服务在Skyline中的概率。最后基于服务的Skyline概率,ISkySel对所有候选服务进行排序,并选择前top-k个服务作为最后的Skyline结果,为用户进行推荐。此外,为解决服务的Skyline概率计算复杂度高的问题,ISkySel采用剪枝策略和排序技术以加速不完全QoS下的概率Skyline计算。在仿真数据集和真实数据集上的实验表明,ISkySel可以高效地选择不完全QoS下的Skyline服务,同时与最先进的服务选择方法相比,ISkySel的选择具有更高的准确性。