当前互联上的Web服务不仅数量庞大，而且呈现多样性和复杂性的特点，使得如何精确的发现所需的服务并将它们组织成复杂的业务流程或复合服务成为当前面向服务计算的关键问题。然而目前绝大部分研究工作仅从接口功能单一视角描述Web服务的语义，而忽略了时空、上下文和性能等语义信息，尤其是对服务交互的本质和服务间的关联关系缺乏足够的重视，从而阻碍了Web服务的自动发现与组合。本文将Web服务的多维度语义赋予社会性并引入到Web服务的组织和管理中，将语义Web、社会计算和复杂网络理论知识融入到服务计算模式中，以构建一套完整的以应用为中心的Web服务社会模型为研究目标，并对Web服务社会建模中的关键问题进行了深入的研究，取得了如下的研究成果：⑴提出了Web服务社会参考概念模型及体系结构。综合考虑服务的功能、时空、上下文和交互关系等多维语义，设计了遵循动态增长和优先情节原则的服务社会参考概念模型；提出了服务本体的概念，即利用本体对Web服务多维度语义进行一致化建模；在分析服务社会模型各组件元素及实现原理的基础上，设计了Web服务社会的体系结构，用于指导多度语义感知的Web服务社会的构建。⑵设计了基于社会计算的Web服务自动聚类方法。通过分析互联网上同现标签之间的协作意图提出了基于标签间同现关系的社会标签网络；将Web服务的自动聚类转化为基于社会标签网络的社区发现问题，并依据网络的拓扑结构提出了一种基于子图密度和一致度的Web服务自动聚类方法，最后通过实验证明了该方法的正确性与有效性。⑶研究了服务本体的自动生成及演化机制。融合自然语言处理和语义Web等相关技术，在分析WSDL文档结构及其与本体对应关系的基础上，设计了一种服务本体的自动生成及演化的方法，对比实验表明该方法具有较高的准确性和较好的实用性，并最终通过构建的服务本体实现了对Web服务进行全方位、多层次和多视角的语义描述。⑷从Web服务组合的角度，详细定义了参数级、操作级和服务级三种粒度的Web服务语义关系，通过服务之间的关联关系将众多孤立的Web服务组织成复杂的网状关系系统，真正实现Web服务之间的彼此语义感知；设计了基于关系的组合服务发现方法，并通过案例对比分析对其可行性和优越性进行了验证。总之，本文将互联网上散落的Web服务组织成多维语义感知的Web服务社会，并提出了相应的方法用于解决Web服务社会建模及应用过程中的关键问题，从而为面向服务计算的研究提供新的途径和理论支持。