计算机在各行各业中广泛使用，Web服务的使用也渗透到生活的各个角落，并伴演着重要角色。随着Web服务的快速发展，使用者对Web服务的要求不仅仅局限于实现某种功能，越来越多的使用者开始关注非功能需求，即QoS服务质量，如服务运行时间，可靠性等。与此同时，基于QoS的服务选择也发展起来，大量的研究关注于选择的算法和基于QoS的模型。经典的Web服务模型当中是不包含QoS信息的。Web服务的QoS属性值是动态变化的，如服务运行时间，静态属性值不能很好地反映服务的真实情况。因此，本文提出了一种基于QoS动态更新的Web服务选择模型，QoSB-WSA模型。在QoSB-WSA模型当中，加入了QoS信息的处理功能，并提出了一种新的QoS动态更新方法，HDB-QoS-DPM方法。HDB-QoS-DPM方法基于巴莱多定律和统计学规律，通过对服务使用者和提供者的QoS反馈数据处理，进行动态更新。通过实验，验证了基于QoS动态更新的Web服务选择模型的可行性和正确性，通过比较X-M法，Bayes贝叶斯法，M-Bayes改进的贝叶斯法以及本文提出的HDB-QoS-DPM方法，证明了HDB-QoS-DPM在本模型中比其他三种方法效果好。