近年来,越来越多的关联数据被发布到网上而逐渐形成了一个全球分布式的数据空间,但由于这个数据空间的分布式特性和开放性,对关联数据的查询面临着各种各样的挑战,如何有效的查询并利用这些关联数据已经成为目前的研究热点。与传统查询方法通过把远地数据拷贝进本地存储里并在本地执行查询不同,基于链接遍历的关联数据查询方法引进了一个新的查询执行模式,它不需要相关数据源的先验知识而是在执行时间发现相关数据源,它可以保证查询结果数据是最新的并且它的查询范围是整个数据空间。为了提高基于链接遍历关联数据查询方法的效率,本文提出了一个缓存策略,给出了相应的索引结构来缓存频繁查询模式及其相关数据源,当再次查询索引结构中的查询模式时,根据索引中对应的相关数据源可以直接检索得到数据并减少不相关数据源的检索量,进而提高查询的效率。在对查询选择相关数据源之后为了更好的利用数据万维网的语义信息来提高结果的查全率,本文又提出了基于链接遍历关联数据查询方法的推理机制。首先本文扩展了推理规则集,通过引入模式层语义规则使推理不仅能处理实例层含义同时也能处理模式层含义。接着提出了基于推理规则的推理算法,把推理应用到链接遍历的过程中。最后本文通过抓取万维网上的真实数据集进行测试研究并通过对实验结果进行分析,证明了本文提出的方法和算法的可行性。