随着众多的服务参与到服务计算中,服务选择变得更加重要。将服务使用者给出的反馈评价信息不加甄别地直接用于服务选择,可能导致服务的评估结果与实际情况存在较大偏差。现有的基于可信QoS的服务选择方法往往仅进行可信用户的甄别,再将可信用户的所有评价均直接用于服务选择,而实际上,可信用户的一些个人主观评价习惯也可能会造成服务评价的一些偏差,不加修正地直接使用存在偏差的反馈评价进行选择会对服务选择结果的准确性产生较大的影响。为此,本文提出一种基于用户评价分类的可信QoS服务选择方法。不仅考虑了用户反馈评价的可信性,同时还考虑了可信用户个人主观评价习惯对服务反馈评价的影响。首先,在分析用户评价习惯的基础上将用户评价按服务属性详细分类。基于分类评价甄别并剔除恶意用户,同时,标记出可信用户的偏离评价。进一步计算偏离评价数据的偏离度以修正可信用户的偏离评价数据,使修正后的偏离评价趋于合理,从而使偏离评价数据的参考价值更高。此外,为了提高服务选择结果的准确性,本文基于修正后的用户评价相似度计算获取候选服务的总体评价向量:基于修正后的用户评价获取各候选服务的基准向量,基于用户评价向量与基准向量的相似度,确定各可信用户反馈评价的参考权重,然后结合目标用户偏好计算各候选服务综合评分值,从而更有效地完成服务选择。本文使用大量实验验证了所提方法的有效性。