随着互联网技术与应用的迅速发展,Web服务作为一种新兴的Web应用模式及远程访问标准,很好地解决了异构平台上的数据和应用的整合与共享问题。但是Web服务的增多,给在海量的Web服务中准确而有效地找到满足需求的服务带来了很大困难。传统的Web服务发现机制主要是基于关键字匹配,缺乏机器可理解的语义信息,使得服务发现的查全率、查准率偏低,无法实现智能化搜索。因此需要引入机器可以理解的语义信息,在基于语义的基础上,如何提供更准确、效率更高的语义Web服务匹配算法和机制以快速找到相关的Web服务,成为一个亟待解决的问题。通过语义相似度算法的研究,本论文提出了一种全面考虑本体间关系的单概念相似度算法和多概念相似度算法。通过对本体间继承关系和属性关系的预处理,可以高效、准确地计算本体概念之间的相似度,简单明了地区分各个Web服务与用户请求的符合程度。同时在服务功能性要求满足的基础上加入基于用户兴趣模型的用户偏好匹配算法,并按照综合相似度大小依次输出相关服务。为了减小对不相关服务的相似度的计算量,本论文提出了分阶段进行过滤的匹配机制,较大的提高了Web服务匹配的效率。最后,本论文设计并实现了多层次的语义Web服务匹配系统。该系统在旅游领域的测试数据验证了基于相似度排序并分阶段过滤的语义Web服务匹配机制在提高查准率、降低语义Web服务匹配的响应时间方面都具有很好的效果。