本发明提供了一种基于用户和服务聚类QoS感知的Web服务推荐方法,基于用户调用服务的QoS记录,使用余弦相似度计算对有相似服务偏好的用户进行聚类;然后对服务本身的描述文档WSDL文件进行特征词提取并归一化,采用K?means++算法对具有相似功能特征的服务进行聚类;最后将相似用户集合和相似服务集合整合到协同过滤算法中对服务调用矩阵的缺失的QoS值进行计算并产生推荐。通过使用WSDream开源项目提供的数据集进行仿真实验,结果表明该种基于用户和服务聚类的Web服务推荐方法,与现有技术相比,在平均绝对误差和均方根误差两种主流评估指标上具有更优的结果。