面向服務(wù)系統(tǒng)的執(zhí)行能力依賴第三方提供的服務(wù)，在復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，這種依賴會帶來服務(wù)質(zhì)量（QoS）的不確定性．而QoS是衡量第三方服務(wù)質(zhì)量的重要標(biāo)準(zhǔn)，因此，有效監(jiān)控QoS是對Web服務(wù)實(shí)現(xiàn)質(zhì)量控制的必要過程．現(xiàn)有監(jiān)控方法都未考慮環(huán)境因素的影響，比如服務(wù)器位置、用戶使用服務(wù)的位置和使用時(shí)間段負(fù)載等，而這些影響在實(shí)際監(jiān)控中是存在的，忽略環(huán)境因素會導(dǎo)致監(jiān)控結(jié)果與實(shí)際結(jié)果有悖，針對這一問題，提出了一種基于加權(quán)樸素貝葉斯算法wBSRM（weightednaive Bayes rumung monitoring）的Web Service QoS監(jiān)控方法．受機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法的啟發(fā)，通過TF-IDF（term frequency-mverse document frequency）算法計(jì)算環(huán)境因素的影響，通過對部分樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建加權(quán)樸素貝葉斯分類器．將監(jiān)控結(jié)果分類，滿足QoS標(biāo)準(zhǔn)為co，不滿足QoS標(biāo)準(zhǔn)為Cl，監(jiān)控時(shí)調(diào)用分類器得到co和CI的后驗(yàn)概率之比，對比值進(jìn)行分析，可得監(jiān)控結(jié)果滿足QoS屬性標(biāo)準(zhǔn)、不滿足QoS屬性標(biāo)準(zhǔn)和不能判斷這3種情況．在網(wǎng)絡(luò)開源數(shù)據(jù)以及隨機(jī)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：利用TF-IDF算法能夠準(zhǔn)確地估算環(huán)境因子杈值，通過加權(quán)樸素貝葉斯分類器，能夠更好地監(jiān)控QoS，效率顯著優(yōu)于現(xiàn)有方法．