事实上，服务发现技术牵扯到三个方面的内容①待选服务的组织，即服务发现目标所处的环境。②供需双方对服务的描述，即服务描述采取的模型。③评价两者服务描述相似度的方法，即服务匹配算法。对于这三者，对服务发现过程起的作用和处理的时间不尽相同。对于待选服务的组织，是为服务发现起到一个预先处理的作用，在服务提供商注册服务时，如果能按照一定的规则，如服务的某个属性取值，将服务自动注册与之对应的类别中，那么在查找时不仅能有效的提高服务发现的效率，还能提高查准率。而双方对于服务的描述，待选服务的描述发生在服务注册时，位于服务发现过程之前，用户需求的描述则意味着服务发现过程的开始，至于服务匹配算法的完成则标志着服务发现过程的结束。显然，这三者之间是紧密相联、相互影响的，某个内容采取的方法往往直接影响到其他内容的复杂度。其中，服务描述模型起着非常关键的作用，待选服务的组织通常都是按照服务的某个属性进行分类存放，而供需双方对服务描述的差别更是直接影响到服务的匹配算法，差别越大，匹配算法需要处理的问题就越多，反之亦然。而待选服务的组织同样影响着服务的匹配过程，组织的规范性越强、规律性越明显，意味着服务匹配要解决的问题越简单，最终服务发现的查准率和效率越高。

在Web 服务领域，由于UDDI的广泛应用，绝大部分关于服务发现的研究都是在UDDI的基础上进行展开的。主要的扩展在两个方面：①对于服务的组织，UDDI采取了集中存取的方法，往往成为服务发现的瓶颈，很多研究尝试采用P2P的方式对之进行扩展。②对于服务的匹配算法，在UDDI中，服务描述采用WSDL的方式，服务匹配比较算法往往是通过比较两者描述中语法的精确匹配来完成，一方面导致返回了语法相同但事实完全不同的错误结果，另一方面也导致了漏掉一些本质相近但采用不同语法的服务。因此，有不少研究考虑为服务模型增加语义来介绍上述两个问题，并在此基础上建立相应的匹配算法。接下来，我们首先对UDDI进行介绍，接着对其他扩展的研究进行介绍。