随着Internet的迅猛发展，Web上可获得的Web服务的急剧增多，如何从庞大的服务群中有效地获得所需功能的Web服务成为了值得关心的问题。然而传统的服务发现技术是在语法描述的基础上，通过关键词匹配来实现，由于缺乏对Web服务的语义信息的描述，智能化程度不高，无论在精确度还是在返回率上都无法满足人们日益增长的需求。而语义Web的目的就是扩展当前的Web，使得网络中所有信息都是具有语义的，是计算机能够理解和处理的。因此，基于语义的Web服务发现逐渐成为了当前的研究热点。 本文总结了现有服务发现技术的优势，提出了一种基于语义距离的Web服务发现算法，通过计算概念之间的语义距离来计算概念之间的相似度，通过概念之间的相似度可以计算服务之间的相似度。为此，本文针对如下几个关键问题展开研究： (?)语义距离算法的改进：概念之间的基本关系包括等价关系、继承关系、包含关系和自定义关系，本文根据这些关系重要性的不同进行加权，在此基础上进行概念之间语义距离的计算，使得概念语义距离的计算更加准确。 (?)语义相似度的计算：基于语义距离的目的是为了进行相似度的计算，本文语义相似度包括三种分别用于表示Web服务不同层次的匹配程度：概念相似度、概念集合相似度、服务相似度，本文给出了这三种相似度的计算算法。 (?)Web服务匹配算法：基于语义相似度的计算，本文提出了一种基于服务相似度的匹配算法，该匹配算法采用两层匹配模型，首先对服务类别进行相似匹配，再对服务的输入、输出进行相似度计算，最后对结果排序，将最佳结果返回给服务请求者。 通过对本体概念间多种关系及其重要性的不同的考虑，使得概念相似度的计算更加准确，提高了服务发现的准确率。