在开放的云计算背景下，面对众多功能相同或相近但QoS属性不同的服务，用户需要有效的推荐方法支持其对服务的选择和决策。针对面向SLA的云服务推荐问题以及传统方法的不足，提出了一个二级服务评价模型，其中在帕累托优化的基础上引入PROMETHEE方法，针对帕累托最优解实现更为精确的量化评价。根据所提出的二级评价模型，提出并实现了一个基于BNL的服务推荐算法，高效地返回PROMETHEE意义上的Top-k帕累托最优解，从而为用户的最终优选和决策提供有效的支持。最后，通过一组实验验证了算法的效率和有效性。