语义Web是下一代Web的发展方向,是当前互联网的延伸,其目标是使Web上的信息能够被机器理解,从而可以更加高效地检索信息。RDF(Resource Description Framework,资源描述框架)是一个通用的元数据模型标准,它使得语义Web上的语义检索成为可能。随着RDF的广泛应用,RDF本体在规模及复杂度上迅速增加,对RDF本体查询的难度也越来越大。在RDF本体查询中,一方面,当用户明确自己的查询意图但是对本体的结构和内容不太了解时可能会出现返回结果为空或少量的情况；另一方面,经过查询松弛后会出现返回大量结果的情况,其中会有一部分结果与初始查询在语义上偏离较远,此时用户又希望系统在返回查询结果时能够返回与初始查询在语义上相关的查询结果。针对以上两种情况,本文提出了基于语义相似度的RDF本体查询松弛方法。本文针对返回结果为空或少量的情况,提出了RDF查询松弛的方法,通过RDFS的蕴含规则对三元组模型进行松弛从而得到更多的查询结果。针对要求返回与初始查询在语义上相近的结果的情况,提出了面向RDF的语义相似度的概念,通过语义相似度的计算,从而在查询松弛得到的结果中选择与初始查询在语义上相近的结果。随后在上面提出的查询松弛策略以及语义相似度的基础上,给出了查询松弛算法,并在最后实现了一个简单的原型系统,其中RDF本体的存储使用支持SPARQL查询语言的Jena SDB.实验表明,本文提出的基于语义相似度的RDF本体查询松弛方法具有可行性,并且通过与现有RDF查询松弛方法进行比较,验证了本文提出的方法在查询响应时间以及查全率方面具有的优越性。