本体是语义网的重要组成部分。在语义网中,本体的分布存在着分散性。由于本体由语义网用户自主创建,所以同一领域中的本体所采用的术语和呈现的结构都可能存在差异,这些特征严重影响了本体之间的交互。然而语义网中的任务或多或少的需要多个本体协同工作,以完成给定任务。因此,本体并不能天生就适合这些任务。本体匹配旨在克服这一尴尬局面,使不同本体之间的相互操作、协同工作成为可能。本体匹配是指通过算法寻找两个本体之间实体的对应关系的过程。通过本体匹配,语义网中需要引入众多本体协作的大型任务才能得到顺利完成。所以,本体匹配的研究对于语义网具有重大意义。现有的利用本体的实体层次树做本体匹配的方法首先对来自两个不同本体的所有实体进行相似度计算,并通过设定阈值选取合理匹配。然后利用本体的实体层次树对匹配结果进行自下而上的筛选或做迭代匹配。然而,这些方法并没有合理的利用本体的实体层次结构树,从而导致了本体匹配过程中的冗余计算,同时增加了错误匹配产生的几率。本文在分析现有的本体匹配方法之后,提出了一种提高效率的本体匹配方法。该方法首先对实体层次树采用自上而下的匹配顺序,充分利用实体层次树的树形结构特征来减少本体匹配中的冗余计算,在提高效率的同时减少产生错误匹配的几率。接下来,引入二次匹配方法来解决因为本体结构差异而出现不完全匹配的缺点。最后,本文对作为本体匹配的核心过程的实体相似度计算进行了改进,通过改进相似度计算来改善本体匹配的效果。最后,本文采用Java语言,利用程序包Jena和Alignment API进行模拟实验对本文提出的方法进行了验证。实验结果表明,新的本体匹配顺序能够取得较好的效果,并在匹配效率上取得了明显效果,并且通过改进相似度计算,实验结果得到进一步提升。