服务的批量推荐在服务计算领域具有巨大的应用前景。然而，针对动态变化的大规模在线用户，如何实现时序范围内最具稳定性服务集合批量推荐，仍然是一个极具挑战的技术问题。提出一种新的服务集推荐算法，它采用回溯法挑选出满足潜在用户需求的服务集，并着重考虑用户在线状态的实时变化，通过服务集与用户集的动态竞争优化，最终挖掘出时序范围内稳定满足最多用户需求的服务集。为验证提出算法的合理性和有效性，利用WS-DREAM的真实数据集，进行了一系列实验。实验结果表明，提出的算法能够有效发现系统中时序范围最稳定满足用户需求的服务集合，从而达到利益最大化。