随着互联网的快速发展,语义Web服务将成为下一代网络计算的重要发展方向,基于语义的Web服务发现是语义Web服务中的研究热点之一。目前,语义Web服务发现的研究大多数是基于同一本体的,鲜有考虑本体异构带来的互操作性问题；另外,本体规模的成倍增长,已成为提高语义Web服务发现效率的瓶颈所在。为了解决上述问题,本文主要研究语义异构环境下自动、高效地Web服务发现,主要研究工作如下：(1)研究提出一种基于模糊形式概念分析(FFCA)的本体映射方法。该方法通过FFCA理论建立基于模糊概念格的概念相似度计算模型,该模型能够对本体中的精确概念以及模糊概念进行概念相似度计算,有效地提高了本体映射的准确率(2)研究提出一种基于概念相似度阈值的子本体提取方法。在本体遍历过程中,该方法通过计算给定服务集合中的概念与当前遍历结点之间的语义相似度值,并与给定阈值进行比较,来灵活地控制提取子本体的大小。该方法可以缩小本体映射的范围,有效提高语义异构环境下Web服务发现和本体使用的效率。(3)基于上述两点研究成果,研究提出一个语义异构环境下的Web服务发现框架。该框架通过在服务发现过程中引入子本体的提取和映射模块,并给出一种基于子本体映射的语义Web服务发现算法,有效地解决了现有的基于单本体的Web服务发现中存在的互操作性问题,及本体规模增长对服务发现效率的限制问题。论文通过对本体映射、子本体提取的研究并提出语义异构环境下的Web服务发现框架和发现算法。实验表明,本论文的研究成果有效地解决了语义异构环境下的本体互操作,并提高了服务发现的效率。