自2001年T.Berners-Lee提出语义网以来,越来越多的学者对其进行了研究。与万维网相比,语义网能够更好的对信息实现“精细、准确和自动化”的搜索。其中,如何对本体进行划分,与实现语义网中的信息自动搜索密切相关。传统的本体主要是利用明确概念间的语义关系进行信息的查询,而自然语言的一个重要特点就是不确定性,所以将模糊概念与模糊关系应用到本体中进行研究十分必要。随着社会的进步与发展,学生就业问题对一个国家的整体发展具有一定影响,但是用人单位招聘时所提出的条件多数为模糊条件,传统本体不能进行模糊概念的语义查询,因此尚不能做到对信息搜索的查全率与查准率。为了有效地处理雇佣信息的模糊与不确定现象,建立能够进行模糊概念间语义查询的模糊本体是可以合理解决上述问题的一个重要方法。因此,对学生信息领域模糊本体的划分与研究至关重要。首先,本文在基于模糊领域本体与模糊顶层本体定义的基础上,给出四层模糊本体的定义,进而提出基本模糊本体；其次,针对包括学生的自然情况、获奖情况的学生信息领域,将学生信息中包含的知识结构以本体的形式表示出来,即建立关于学生信息领域的四层模糊本体；最后,针对学生就业问题举出实例,将四层模糊本体应用到实例中。根据用人单位的招聘条件,通过求和与加权方法计算出对学生的综合评价,再通过词计算推理以及建立关于模糊概念的语义查询,在保证符合语义条件的信息不遗漏的前提下实现信息搜索,从而提高信息搜索的查全率与查准率。