为了对Web服务资源进行有效的管理,Web服务社区的概念应运而生。Web服务社区被定义为具有相同功能特性和不同非功能特性的Web服务的集合。随着复杂业务流程和组件重用的日益增多,基于原子服务的Web服务社区可以扩展到大粒度服务领域。基于服务社区进行服务发现、替换,有助于提高服务组合的效率。传统的Web服务社区的构建方法是通过用户手动注册实现的,效率较低,难以对服务资源进行有效的组织和管理。因此,如何自动构建Web服务社区成为服务发现研究中的一个重要方面。针对上述问题,本文提出了一种Web服务社区多层组织管理模型,该模型包含原子Web服务社区和大粒度Web服务社区两层组织结构。在构建服务社区时,本文借鉴复杂网络的相关方法,提出了基于加权GN算法的原子Web服务社区构建方法和基于DW-Newman算法的大粒度Web服务社区构建方法。加权GN算法通过挖掘基于相似关系的Web服务复杂网络中的社团结构,使功能相同或相近的原子Web服务划分到同一社区。DW-Newman算法首先挖掘基于可调用关系的Web服务复杂网络中的社团结构,通过提取两点间路径的方法发现社区中包含的大粒度Web服务,从而使功能相近或属于同一业务领域的大粒度Web服务划分到同一社区。针对这两种方法,基于首届全国Web服务竞赛提供的数据,本文进行了大量的相关实验,在构建Web服务社区的同时,本文还提出了社区原子服务相似度模型和社区大粒度服务相似度模型,从而分析Web服务社区构建结果的合理性。实验结果表明,与传统的复杂网络社团划分算法相比,本文提出的方法构建的社区规模更加合理,社区内服务相似度更高。基于加权GN算法构建的原子Web服务社区,能够将原子Web服务按功能划分,当服务组合或大粒度服务中包含的原子服务出现故障时,可以替换成与其功能相近的其它服务,提高了服务组合和大粒度服务的稳定性。同时,基于DW-Newman算法构建的大粒度Web服务社区,能够将大粒度Web服务按业务领域划分,提高了服务发现的效率。因此,本文提出的两种Web服务社区构建方法对Web服务发现和选取等领域都具有一定的意义。