Web服务是近年来蓬勃兴起的一种分布式计算模型,它能够实现在不同平台上、不同程序语言编写的应用程序或者应用程序组件之间无缝的互操作。这种互操作性将传统的分布式计算带进了异构系统时代。Web服务提供将应用程序封装成单个实体并发布到网络上以供其他程序使用的功能,可以使企业和个人迅速且廉价地向全世界提供他们的服务。Web服务具有十分广阔的市场和诱人的前景,已经成为新一代电子商务的核心,并且给企业应用集成带来了曙光。随着Web服务不断发展,Web服务的研究出现了两大体系:以IBM为代表的工业界主要关注如何将Web服务的各层如何模型化。其特点是:采用封闭的服务描述词汇和标准的工业分类方法描述Web服务和检索Web服务。这使得Web服务应用的可扩展性和对服务功能的表达能力受到限制,这样的Web服务的使用者是人而不是计算机。学术界研究更注重对服务功能和服务描述的表达能力方面,它采用了语义Web(Semantic Web)的研究成果,使得对Web服务的自动发现、自动调用、自动合成和互操作、自动执行和监控成为可能。We服务发现研究中最主要的目标是:(1)如何在众多的注册节点中迅速和精确的定位包含相关服务描述的节点。(2)如何在特定的注册节点中更有效的发现最合适的服务。本文在参考环状结构化P2P网络Chord和Netshot的基础上,通过改进Chord的环状结构并结合服务领域本体,实现了一种基于P2P网络的语义Web服务发现模型。该模型设计的主要特点是将服务注册节点基于服务领域本体分类,使得每个服务查询请求集中在特定的注册节点分类中处理,避免查询请求被分派到大量无关的节点中,同时注册节点内采用基于语义功能的服务匹配方法来提高查询效率。分类中的每个注册节点之间是对等的、自适应的、没有严格的相互依赖关系。随着Web服务数量的增多,不可避免的出现多个功能相同的候选服务共存的情况,这就要求在服务发现过程中能根据服务质量选择出最能满足用户需求的服务。由于互联网的动态性、不确定性和一些其它原因,可能导致Web服务的服务质量不断变化,本文给出一种基于BP神经网络的服务质量评估方法来尝试对服务质量进行动态评估预测。