目前互联网中Web服务的数量日益增多,用户想准确而高效地获取所需的Web服务并非易事。服务发现技术旨在根据用户需求提供一系列可选服务进而提高Web服务使用效率,虚拟Web服务技术旨在屏蔽调用服务时产生的差异进而提高Web服务质量。将二者合理地结合起来尤为重要。总体上看,服务发现技术的痛点主要是效率低、准确度低,本文提出了一种准确度较高的Web服务聚类方法作为服务发现的先决条件,进而解决这两个问题。虚拟Web服务技术的痛点主要是统一管理困难,本文在得到服务发现结果的前提下,使用微服务技术解决这一问题。本文对于服务计算领域中的服务聚类、服务发现、服务虚拟化问题提出了改进算法,具体工作与创新点如下:（1）目前工业界流行使用的Web服务是基于自然语言描述的API类型Web服务,现有的虚拟Web服务研究对此关注较少。针对此类Web服务,本文设计了一个集服务聚类、服务发现、负载均衡于一体的虚拟Web服务系统。（2）针对Web服务描述文档难以提取特征从而导致聚类准确度差的问题,本文使用自然语言处理技术提取服务功能,之后结合本体理论比较服务功能之间的差异,进而使用多维标度分析将服务功能向量化,之后使用高斯隐含狄利克雷分布进行文本建模,从而提取服务描述文档的语义特征以实现服务聚类。较为精确的服务聚类结果是后续服务发现的重要基础。（3）在服务发现过程中,本文在处理多维标度分析模型时,提出了一种将新增元素融入到已有拟合构图中的方法。结合大顶堆,基于服务聚类结果进行剪枝搜索,提升了服务发现的效率和准确度。（4）本文使用微服务技术对于Web服务进行注册与管理,通过用户输入的描述信息实现自动化的服务发现与虚拟化调用,在得到服务发现的结果后,结合面向切面编程技术构建虚拟Web服务。并且提出了一种基于响应时间差分序列的负载均衡算法,提高了虚拟Web服务在高并发场景下的性能。本文的所有的算法都给出了详细的流程与推导过程,结合programmable Web中的真实的Web服务进行实验。实验结果表明,本文提出的方法在服务聚类、服务发现、负载均衡上对于相应指标有显著改善。