随着面向服务的体系结构（Service-Oriented Architecture,SOA）的成熟与普及,基于服务的系统（Service-Based Systems,SBS）在面向服务的软件工程中得到了越来越广泛的应用。基于服务的系统,采用服务组合技术,通过发现和组合多个松耦合的Web服务,形成一个能够满足用户复杂需求的新系统。目前,服务组合技术已成为构建SBS的一种关键的、可行的方法,具有重要的科学意义和应用价值。随着Web服务数量的不断增多,如何利用现有的服务资源构建能够满足用户需求的SBS已成为当前的研宄热点。此外,所构建的SBS运行在动态、多变的环境下,单个组件服务的不可用可能会产生级联效应,导致整个系统无法正常工作。因此,组合服务优选对基于服务的系统而言,显得尤为重要。目前,对服务组合技术的研究已有很多,然而,在真实的服务选取环境中,传统方法面临着诸多实际问题。首先,现有的服务组合技术仍然需要用户具备一定的SOA技术知识,非专业的用户构建的SBS可能无法被正常执行;其次,传统的服务组合方法并未考虑组合服务方案的多样性,容易出现因某个重叠的组件服务失效或超时而引起的SBS异常;此外,针对用户制定的复杂需求,现有的服务组合方法难以满足其所有组件功能的精确需求,后期的微调与重建给用户带来了巨大的挑战。本文围绕在现实环境下如何高效构建SBS这一问题,重点对其中最为核心的组合服务优选问题展开研究。具体而言,本文的主要工作包括:（1）提出一种基于先前开发经验的组合服务优选方法,旨在辅助缺乏SOA技术知识的系统工程师构建SBS。该方法首先从以往的开发经验中挖掘出一些服务之间的合作关系,并生成一张Web服务数据图;接着,将SBS工程过程中的服务组合问题建模为子图同构问题;最后,利用一种改进的子图同构算法基于Web服务数据图为用户提供多种类型的组合服务方案以实现目标SBS。（2）提出一种基于贪心机制的多样化Top-k组合服务选取方法,旨在减少因某个重叠服务失效而造成的SBS异常现象的发生。该方法将Top-k服务组合问题建模为最大独立集问题,并设计了一种高效的剪枝策略及子图搜索算法,为用户提供了多样化的组合服务方案。（3）提出一种子结构相似性组合服务选取方法,旨在无法满足用户确切需求时为用户提供近似方案。该方法首先将组合服务建模为一组特征,并将任务的放松过程转换为特征损失过程;接着,基于最大覆盖的思想计算特征损失上界;最后,根据候选解决方案与目标SBS之间的特征差过滤无效的SBS解决方案,为用户提供相似的组合服务方案。这种相似性搜索方法无需进行耗时的语义比较,为高效的SBS工程开辟了一个新范例,缩短了构建周期。本文的研究解决了组合服务选取过程中所面临的一些实际问题。论文的工作对如何高效构建SBS问题提供了一种有效的、可行的解决方案,为开展大规模复杂软件系统的应用提供支撑。