P2P网络作为一种构建于底层通讯网络之上的应用层网络，具有分布式、互操作性、自组织性等特性，已经成为一种互联网上重要的资源组织方式。同时，随着服务计算的不断发展，Web服务作为一种新型的资源封装形式，在P2P网络中也得到了越来越多的关注。随着服务数量的不断增长，面对大量的候选服务时，如何在P2P环境下为用户推荐个性化的Web服务具有重要意义。　　本文在已有的研究成果基础上，围绕无结构化P2P网络中个性化的服务推荐理论展开研究工作。为实现服务的个性化推荐，本文首先提出了一种面向无结构化P2P网络的社区发现方法，并在此基础上提出了一种基于用户兴趣域的QoS感知的服务推荐方法。　　针对无结构化P2P网络不具有特定的拓扑结构且节点具有高度的动态性等特点，本文提出了一种以已知节点为核心的洪泛式社区发现方法。该方法以多个核心节点为起始节点，针对每个核心节点对其邻近节点依次进行评估，并将评估为邻居的节点加入社区，直至每个节点均属于一个社区。该方法能够针对给定的多个节点进行社区划分，并以此为基础对服务推荐理论中给定的推荐对象进行社区划分。　　鉴于已有服务推荐算法中的仍然存在的数据矩阵稀疏及冷启动等问题，本文提出了一种基于用户兴趣的QoS感知的服务推荐方法。该方法以社会网络中用户的兴趣及偏好信息为基础，辅之以用户使用服务的历史记录信息，实现相似用户的计算;同时将所有的服务按大类划分，实现用户兴趣与服务类的映射;通过用户协同推荐方法，为目标用户推荐相应的服务类，并将服务类中QoS最优的Top-k服务推荐给用户。