Web服务是独立的、模块化的、能够在网络上被描述、发布、发现和调用的应用程序。服务组合通过动态地合成已有的Web服务来实现更为强大的业务功能,从而为企业间的业务合成提供了无限的可能。近年来,网络中Web服务的数量不断扩大,如何从大量功能相同的Web服务中选出一组使组合流程有较好服务质量的服务,已经成为人们关注的热点。由于服务选取结果直接依赖于组合服务QoS模型的评价结果,因此,如何根据不同用户对不同业务流程中不同任务的个性化需求为组合流程建立合适的QoS模型,以使所选取出的服务具有较高的用户满意度就成为一个亟待解决的问题。非功能属性描述了Web服务在完成其功能的过程中表现出的执行特性,其取值情况直接影响它的服务质量(QoS)。人们一般用QoS指标表示对非功能属性拆分、合并、量化等处理后的指标,并使用服务的QoS来量化地表示其服务质量的优劣。因此,对于Web服务非功能属性的相关研究是QoS评价的基础。Web服务非功能属性具有主观性、业务相对性、相关性和不确定性,这些特性是本文研究的出发点。由于参与服务质量评价的QoS指标不止一个,通常的多属性综合评价理论是将各指标值加权,然后将多指标值合成为一个单值处理。从形式上看,QoS模型包含参评QoS指标以及各指标权重两部分内容。因此,本文重点探讨了QoS评价的不确定性处理、相关性分析与QoS指标、权重之间的密切关系。进一步,针对Web服务QoS评价中的基本问题,提出了支持服务选取的Web服务QoS评价方法。Web服务组合是支持业务流程逻辑的一组Web服务,其本身既可以是最终的应用,也可以是新的Web服务,组合通过确定不同Web服务的执行顺序和Web服务之间的复杂交互来实现。一般地,组合服务才‘能满足用户的需求。因此,本文提出了面向业务功能约束和相关性弱化的个性化QoS评价方法,它是一个针对基本服务的QoS评价模型,旨在消除一致性QoS评价的僵化。并在此基础上,提出了由基本服务的个性化QoS合成的而向组合业务的组合服务QoS评价模型。本文主要完成了如下的工作：(1)针对Web服务非功能属性不确定性,研究了不确定性的分类。进而,将Web服务评价指标的不确定性分为QoS指标的不确定性和指标权重的不确定性。其中,QoS指标的不确定性可分为描述的不确定性和行为的不确定性；指标权重的不确定性可分为主观不确定性和客观不确定性。提出了基于模糊集的QoS指标描述不确定性的处理方法；提出了基于灰预测的QoS指标行为不确定性的处理方法；提出了基于层次分析方法的主观权重不确定性的处理方法。(2)针对Web服务非功能属性之间的相关性,研究了相关性的分类,进而,将Web服务评价指标的相关性分为QoS指标之间的相关性和QoS指标与非功能属性约束之间的相关性。提出了基于灰关联分析的Web服务QoS指标之间相关性的分析方法；提出了基于联系数和集对势的Web服务QoS指标与非功能属性约束之间相关性的分析方法。(3)针对集对分析中只有联系权信息、没有特征权信息的特点,研究了特征加权集对分析,提出了支持服务选取的特征加权集对分析方法,使基于联系数和集对势的Web服务QoS指标与非功能属性约束之间相关性的分析方法变的更加细腻。(4)针对加权求和QoS评价方法中权重敏感问题,提出支持服务选取的QoS弃权评价方法。即直接比较Web服务QoS指标与非功能属性约束之间的关联程度,结果直接来自客观数据,排除了权重确定的困扰。(5)针对在组合流程的并行结构中,承担非关键任务的Web服务QoS被忽略的问题,研究了并行结构中关键路径的识别和非关键任务的获取方法,研究了依赖指标与相关指标之间的关系,提出了单目标满足、多目标优化的面向并行结构中非关键任务的QoS评价方法。(6)针对一致化QoS模型没有充分考虑Web服务非功能属性评价的主观性、业务的相对性、彼此的相关性和不确定性等特征,提出了面向业务功能约束和相关性弱化的个性化Web服务QoS评价模型,并基于此,提出了由基本服务的个性化QoS合成面向组合业务的组合服务QoS的模型。