随着Web迅速普及，Web正经历从一个巨大的包罗万象的以提供信息为主旨的网页集合向提供需求不断变化的服务的集合的转变。人们不再只单纯的追求所需要的数据和信息或者知识，而把寻找问题的解决方案作为Web应用的一个重要方面。Web服务作为Web的一个创造性应用，正承担起为用户提供所需服务的任务。　　 本文围绕Web服务的发现问题，为有效地实现Web服务的应用价值着重解决如下两个关键问题：如何发现满足需要的服务，如何选择最佳服务。这两个问题的解决，将为最终实现Web服务的商务潜能提供先进的、便利的和可靠的技术基础。　　 本文所作工作如下：　　 1、提出了基于案例的推理在Web服务的发现中的应用。一方面利用Web服务的可集成性实现对各种平台案例的集成，实现基于案例的推理在Internet上的应用，扩展了CBR的应用范围，另一方面基于案例的推理为Web服务的发现提供了一种有效的服务组织及推理方法，克服了传统的基于规则推理存在的瓶颈。　　 2、提出了一个支持QoS约束的Web服务发现模型。该模型引入了QoS量化的概念，采用了QoS协商和反馈机制，支持携带QoS描述信息的服务发布和基于QoS约束的服务发现。协商机制允许服务提供者根据运行时的状态对服务请求进行接纳控制，反馈机制允许服务注册中心对服务提供的QoS的信誉度进行动态评估和调整。该模型不需要改变UDDI的内部实现，能够直接在现有的UDDI服务上进行扩展。　　 3、提出了加入QoS服务质量描述的Web服务描述语言WSDL的扩展模型，建立了用户需求服务抽象模型和Web注册服务抽象模型。　　 4、针对用户复杂任务的要求，提出两种QoS服务选择算法，并建立了数学模型和模型求解。