本文讨论如何根据语义的相似性来组织服务池。然后根据Qos从服务池中选择合适的服务给用户。
s2:：使用场景（usage scenario）：使用者根据关键字进行服务的查询，虚WSDL在服务池与实际服务之间产生映射关系，服务池发布各服务的Qos值，消费者提出需要的Qos，服务池对其进行选择。消费者通过虚wsdl向服务池发送请求，服务池存储它。通过以上：需要解决的问题如下：把相似功能的服务聚集起来，需形成模型来获得Qos,服务池能够把消费者的请求解析对并其进行匹配。
s3:建立服务池：利用woogle和UDDI的树状结构来寻找同一个域中的服务。产生pool WSDL,利用输入、输出参数计算相似度的方式来对其进行排序与命名。
s4:建立服务质量模型 从服务价格，响应时间，成功率及信誉度四个方面来考虑。在服务池中，按成功率/响应时间 降序排列，依次取出每个服务。对于硬指标与软指标，将服务的选择问题建模成为背包问题并给出了对于有整数解的背包问题给出了多项式时间算法。算法给出了如何在服务池中选择相应的服务。
s5:服务的订阅执行时间：对于可能出现的瓶劲问题，可分为长久的和临时的服务池，对应于不同的服务。
s6:实验。
总结：强调以用户为中心的服务发现，核心是如果建立服务池以及利用数学建模的形式在服务池中发现满足所需qos的服务。
