Web服务技术作为面向服务计算范型的主要实现技术，有效提高了异构环境下分布式应用的开发效率，降低了其开发成本。服务发现与选择作为Web服务技术体系中的关键技术，提高了软件复用程度，从而进一步促进了企业间应用集成和大规模资源共享。一方面随着服务计算技术的发展，Web服务的数目日益增多；另一方面，企业业务敏捷性需求日益提高，如何在大量候选服务中为用户选择出合适的候选服务，保证服务有效复用，相容组合成为服务计算领域面临的一个重大挑战。目前的Web服务选择技术缺乏对非功能属性的有效支持，服务选择的精度不佳。针对该问题，论文使用一种基于主动监控反馈的QoS感知的服务选择机制，在对服务质量状态可信监控、准确预测的基础之上设计了一种QoS感知的服务选择算法，从而有效改进了服务选择的精度。　　 论文首先研究了Web服务质量(QoS)建模问题，设计了一种轻量级的服务元数据模型，用于描述Web服务的服务质量。在此基础上分别设计并实现了基于有序数据结构的QoS约束匹配算法和综合考虑功能属性匹配程度、QoS保障能力、过往信誉以及用户偏好的服务排名算法，在提高服务查准率与查全率的基础上，简化了服务选择过程中用户的负担，有利于服务选择过程自动化完成。　　 本文还设计了一种客户端监控反馈方案，通过对服务历史状态的可信监控和有效预测，为服务选择提供更加准确的QoS数据。论文分别使用一种基于AOP的可信监控方案，基于低通滤波器和基于自适应最小二乘法的两个预测算法，有效保证监控的实时，可信，非侵入和QoS预测的准确性。在减少用户参与、提高服务选择自动化的同时进一步提高了服务选择的精度。　　 最后论文探讨了网驰服务选择系统OnceSC的设计与实现，并将前面提到的研究成果引入其中。通过实验对系统的功能属性和非功能属性进行评估，结果表明OnceSC具有QoS感知，服务查准率、查全率高，无需用户参与等特点。