服务的分类和推荐方法对于服务管理和组合都具有重要意义.文中利用服务组合历史,从面向服务软件结构角度研究了服务分类和推荐方法:提出面向服务软件的软件网络模型,并用于抽象面向服务软件的拓扑结构;利用复杂网络社区发现算法对软件网络进行聚类,从而实现服务的自动分类;利用软件网络描述服务之间的可组合关系及其强度,并基于服务的使用场景提出了相应的服务推荐算法.使用 ProgrammableWeb 上 API 服务和 mashup 应用的真实数据来说明本文方法的有效性.从实验结果可以看出,该方法可以准确的实现服务分类,整个聚类的纯净度达到了 86.8%,同时推荐的服务也比较有意义,这对于解决服务计算中的一些