Web服务匹配是异构平台上数据与应用整合与共享的关键问题。与传统基于关键字匹配的方法相比，语义Web服务匹配算法效果更好、准确率更高、时间复杂度更差，服务的响应时间随着待匹配Web服务的增加而增加。因此，如何基于语义的服务匹配实现快速查找所需的Web服务成为亟待解决的问题。　　 根据目前语义Web服务相关技术的研究成果，本文提出基于概率模型的Web服务描述分类方法，通过提取Web服务描述和训练文档中的文本特征信息和概念信息，建立文档特征向量和类别特征向量；基于概率模型，计算请求服务描述与各类别间的相似度，将相似度达到预定阈值的Web服务作为服务候选集，从而可减少待匹配服务数量。在Web服务接口匹配中，根据领域本体中概念间关系的特点，提出改进型RGM概念集合匹配算法，将概念集合的匹配转化为带权生成树之间的匹配，并改进生成树节点的权重计算方法，提高概念集合匹配的准确率。基于改进型RGM算法，结合服务功能匹配和非功能描述信息匹配，提出Web服务综合匹配方法，全面计算Web服务间的相似度。　　 最后，本文设计并实现了语义Web服务分类匹配原型系统，对所提出的分类和匹配方法的有效性和实用性进行了验证。实验表明，相对于经典的Web服务匹配算法，本文的综合匹配方法在查全率和查准率方面都有明显提高。