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近十年来,为了扩展不同平台、不同操作系统和不同供应商的应用程序之间的互操作性,面向服务的计算(SOC)应运而生。作为SOC的核心基础技术,Web服务技术得到了广泛研究。其中,Web服务组合是最重要的一个研究课题,它通过复用和组合已有的Web服务,降低软件开发成本。随着Web服务数量的增多,基于QoS的Web服务组合方法成为研究热点,目标是寻找不仅QoS效用函数最优而且满足终端客户QoS约束的Web服务组合方案。鉴于此,本论文对基于QoS约束的Web服务组合方法和关键技术开展相关研究工作,提出一个满足全局QoS约束的局部优化Web服务组合方法和一个支持QoS约束的决策技术(PQC)。满足全局QoS约束的局部优化Web服务组合方法通过引入任务权重克服了普通局部优化服务组合方法无法满足全局QoS约束的缺陷,本方法利用两层权重即任务权重和QoS指标权重更好地反映终端客户的偏好,提高终端客户满意度。具体而言,本方法由三步组成：第一步计算任务权重,第二步分解全局约束,第三步选择局部最优服务。支持QoS约束的决策技术(PQC)利用协同过滤技术预测不确定的QoS约束,辅助终端客户对不确定的QoS约束做出决策,提高Web服务组合系统的友好性。根据本技术,PQC工具被开发实现。本技术的实现步骤为：首先建立QoS数据集；然后归一化QoS数据；其次根据Slope One算法预测不确定QoS的无单位值；最后将无单位值转化为有单位值返回给终端客户。最后,本文采用实例验证展示上述方法和技术的正确性、合理性和可操作性。通过在线购买T恤实例直观化地演示提出的局部优化Web服务组合方法的执行流程,利用在线购买鲜花实例清楚地展示PQC技术的计算过程。