随着语义Web的快速发展，以RDF格式发布的数据也越来越多。但是现在的RDF存储管理系统已经无法适应RDF数据增长的速度，尤其是满足大数据存储、高查询性能和低增加修改等特点。在开放式的环境下构建和维护本体系统的时候，会出现本体多义性的问题，首先由于不同的组织和人员对一个领域的本体库的知识实例进行维护和添加，可能会出现重复描述实例的问题，既出现对同一对象的不同实例描述，甚至是相互矛盾的，出现多义性；然后是对两个及两个以上的相关领域本体库进行合并时，会出现两个本体库的本体概念描述的同一种事物，只是名称不一样或属性有差别，既异构本体，出现多义性，同时在整合的时候用户会对一些属性有特殊的喜好和需求。如何解决上述问题，本文就将进行相关研究并给出相应的实现。本文设计并实现了基于面向文档的NoSQL数据库MongDB的RDF数据存储系统方案来有效的管理RDF数据，并使用了适当的索引来提高对数据的查询效率，最后通过实验验证了该方案在性能上的优越性。在对一个大型的本体库来说，它拥有海量的实例，如果使用现有的研究方法来对这些实例进行冗余查找，在通常的环境下是不可行的，这就要对这些海量实例进行前期的预处理，然后通过对实例属性及其值的加权和本文提供的方法来查找出这些冗余的实例。对两个及两个以上的相关领域本体库进行合并时，在考虑了用户喜好与需求的情况下，通过一种基于熵和偏差的加权概念格的冗余本体消除的方法来满足上述需求，同时通过实验给出了方法中的阈值weight(B)的量化公式。通过相关实验，验证了上述方案和方法是可行的能够解决上面的问题。