随着互联网的快速发展,Web服务作为一种简洁易用的应用形式,已经被广泛应用到互联网各个方面。现在简洁且更易用的REST风格服务正在逐渐成为服务开放的主流形式。与之相应的,目前基于Web服务的相关研究和高级应用也出现的越来越多,比如Mashup这种把多个服务组合成新应用的技术。但是基于REST服务的相关理论研究和应用成果还比较少。本文的主要目的是研究目前Web服务的热门技术——服务匹配与服务推荐,并开发实现一个基于REST服务的Mashup平台,在其上部署实现这些技术。文章首先研究服务匹配。针对目前一些匹配方法考虑服务特征不太周全的问题,在引入设计规范的REST服务描述标准之后,本文针对那些较为重要的模块进行分析并设计匹配算法,尽力覆盖更多服务特征,从而提升了精准度。然后,文章讨论服务推荐,重点讨论了协同过滤推荐,首先针对要设计的服务Mashup平台情况和相关需求提出一种新的用户相似性方法,该方法采用了新的相似性度量方式,相比一些经典方法如皮尔逊相关系数有更低的误差,然后通过引入基于访问记录的相似性算法解决用户评分稀疏问题。最后,本文介绍了 Mashup平台的设计实现过程,该平台使用了开源工具NODE-RED作为平台的前端主要构成部分并对其进行拓展与改进,主要工作内容是引入REST服务并封装成该平台的服务形式,以及部署已实现的服务匹配与推荐模块。