隨著 Web 服務(wù)技術(shù)的發(fā)展， 越來(lái)越多穩(wěn)定易用的 Web 服務(wù)共享在網(wǎng)絡(luò)上，但單個(gè) Web 服務(wù)功能有限，往往不能滿(mǎn)足用戶(hù)的實(shí)際需求，為了更充分的利用共享的 Web 服務(wù)，有必要將已經(jīng)存在的 Web 服務(wù)組合起來(lái)，提供更多的服務(wù)功能?，F(xiàn)有的 Web 服務(wù)組合方法大多可以分為 3 種：基于工作流的服務(wù)組合、基于人工智能的服務(wù)組合、基于圖搜索的服務(wù)組合。基于工作流的服務(wù)組合方法需要較多的人工參與，自動(dòng)化程度較低，服務(wù)組合的效率不高。基于人工智能的服務(wù)組合方法復(fù)雜度比較高，不易實(shí)現(xiàn)?；趫D搜索的服務(wù)組合方法搜索空間一般都很大，存在重復(fù)搜索或者循環(huán)搜索的問(wèn)題。文獻(xiàn)將服務(wù)組合問(wèn)題建模成有向圖， 先建立一個(gè)包含服務(wù)請(qǐng)求輸出對(duì)象的服務(wù)組合圖， 然后在這個(gè)圖中找出所有的滿(mǎn)足用戶(hù)請(qǐng)求的服務(wù)組合方法。但是該方法沒(méi)有考慮語(yǔ)義，而且如果當(dāng)前服務(wù)庫(kù)中的服務(wù)不存在滿(mǎn)足用戶(hù)服務(wù)請(qǐng)求的服務(wù)組合方法時(shí)， 建立服務(wù)組合圖的時(shí)間非常長(zhǎng)。文獻(xiàn)提出了用與或圖解決 Web 服務(wù)組合問(wèn)題的方法。文獻(xiàn)針對(duì)服務(wù)請(qǐng)求輸出對(duì)象集中的每個(gè)輸出對(duì)象，實(shí)時(shí)構(gòu)造受限于服務(wù)請(qǐng)求輸入對(duì)象集的與或圖， 再利用規(guī)約算法獲取產(chǎn)生該輸出對(duì)象的合成路徑。但是該方法沒(méi)有考慮服務(wù)組合的語(yǔ)義和服務(wù)質(zhì)量; 輸出結(jié)果為需要調(diào)用的服務(wù)集合也有些不妥， 因?yàn)檫@樣并不能得出這些服務(wù)之間的調(diào)用次序。文獻(xiàn)為 Web 服務(wù)引入語(yǔ)義，能將服務(wù)搜索空間受限于服務(wù)組合與或圖中，不過(guò)找到的服務(wù)組合圖中有可能含有多余的不需要的服務(wù)。