基于UDDI的服务注册与发现机制无法准确刻画服务能力且服务发现过程仅依赖关键字搜索，服务发现效果无法满足用户需求。语义Web服务基于传统Web服务，嵌入语义信息以准确描述Web服务，具有高度的互操作、跨平台、松耦合和易部署等特性。然而如何准确而有效地发现满足用户需求的Web服务是一个亟待解决的关键问题。　　 服务发现的核心是服务匹配，服务匹配的基础是概念间语义相似度的计算。本文充分考虑本体树结构特点，分析概念间边类型、深度、密度对相似度的影响，提出一种改进的概念相似度计算方法，比现有概念语义相似度更接近领域专家的判断，可提高服务匹配的查准率和查全率；基于概念相似度表及概念服务索引表，提出有效的服务候选集确定算法，通过降低服务查找空间，提高服务发现效率；将服务匹配问题转化为二分图最佳匹配问题，提出相应的二分图服务匹配算法，寻找请求服务和广告服务输入输出间的最佳匹配，准确而高效地实现服务匹配。　　 本文采用OWLS-TC测试实例进行仿真实验，将本文所提算法与当前两个最好算法进行比较。实验结果表明所提算法在查全率和查准率上都优于其他两个算法，有效性得到充分验证。　　 关键字：语义Web服务，服务发现，服务匹配，概念相似度