随着互联网规模的不断扩大，网络资源信息与服务数量呈指数级别增长。如何从这些海量的服务数据中高效地、准确地获得满足用户需求的服务信息，已经成为一个亟待解决的问题。云计算技术的应用虽然在一定程度上解决了大数据量传输、资源动态分配、服务信息搜素等问题，但现有的云计算平台（如Google、AmazonEC2、蓝云等）存在部署困难、结构复杂、实时性低以及服务质量（Quality Of Services，QoS）缺失和价格昂贵等不足。在研究大量云计算技术、消息中间件技术、QoS语义技术的基础上，本文提出了一种云环境下消息传送模型。该模型使用Comet云计算平台作为运行支撑环境，将数据分发服务（Data Distribution Service，DDS）中间件应用于Comet平台中。针对DDS消息中间件缺乏QoS语义匹配计算的特点，本文通过对QoS匹配计算方法的研究，将QoS语义概念应用到DDS中，提出了一种改进的QoS综合语义相似度计算方法。该方法考虑了QoS本体语义树的高度、密度以及QoS参数数值对QoS整体语义相似度的影响。论文通过设计相关实验，对QoS综合语义相似度计算方法进行了仿真。通过实验结果可以表明，QoS综合语义相似度计算方法可以有效地从大量的消息服务中筛选出最能让用户满意的服务，能最大程度上地反映用户对服务的真实需求，同时该方法提高了服务查询的准确率，降低了用户的成本花销，尤其在QoS参数复杂的情况下仍能够得到满意的计算结果。论文在最后对笔者的研究工作进行了总结，从消息通信模型的应用前景到QoS本体语义相似度两个方面指出了下一步要研究的问题和方向。