服务计算是现在软件的主要形态,在当前服务互联网的环境下,用户的需求是海量而个性化的,每个人的需求各不相同,而且,用户的需求不仅仅是单个需求,还有可能被分解为不同的子需求,这些子需求也有待满足。同时服务分布在不同的平台之上,具有异构化、分散的、专业化的特点。基于以上需求和服务的特点,如果供需双方互相了解,那么用户的需求就很容易得到满足,构建出合适的服务方案,但是在大多数情况下,供需双方互相并不了解,而且由于用户需求和服务资源的规模庞大,难以高效快速地构造出用户满意的服务方案。因此,如何在海量服务中为用户构造出合适的服务方案是现今供需双边的重要问题。本文针对该问题进行研究,提出了双边模式与偶对表,并从以下三个方面详细描述:(1)双边模式与偶对表的概念:论文首先分析了当前服务互联网下供需匹配的特点,提出了模块化的方式——需求模式与服务模式,以解决用户供需匹配问题。针对终端用户很难方便表达计算机能够理解的需求的问题,提出了一种基于意图树的目标需求模型,这种模型可以高效地构建用户需求。为了建立需求模式与服务模式的联系,使不同情景下的需求模式与服务模式可以进行比较,本文提出了偶对表的概念,使用情景信息与匹配度对偶对表进行了详细的刻画,根据用户的情景信息,我们可以很方便的找到与需求模式对应的匹配度较高的服务模式。(2)服务供需双边模式匹配问题研究:目前对服务供需匹配问题的研究停留在服务组合和服务选择的阶段,对服务供需匹配问题的整体研究不足。为了使双边模式匹配问题成体系,本文提出了服务供需双边模式匹配问题与算法体系,问题体系中的每一个维度的每一个取值都可以转化为一个复杂的匹配问题。为了解决服务供需双边模式匹配问题并证明本文所用双边模式与偶对表的有效性,本文使用了三类算法对该问题进行解决,在人工蜂群算法中,针对引领蜂阶段与观察蜂阶段进行了创新,并且通过实验证明本文所用的双边模式的方法优于不使用双边模式的方法,人工蜂群算法优于其他两种演化算法。(3)服务供需双边模式匹配工具:为了更好的使用本文的算法解决匹配问题,本文设计开发了服务双边模式匹配工具,该工具覆盖了用户从构造需求到生成服务方案的全过程。