如今，Web成为了网络信息的主要平台，是人们获取知识的主要来源。但是，由于Web页面的无结构性、超链接的自由无序、以及Web内容的海量性、多样性和动态变化，人们从Web上搜索真正想要的信息其实并不容易。 从长远看，解决上述矛盾的根本方法就是变无序数据为有序知识，让计算机能够理解Web信息，同时理解使用这些信息的人。Web创始人Tim Berners-Lee于1998年提出了Semantic Web(语义Web，或语义网)的构想，它是当前Web的扩展，其中的信息被赋予定义良好的(well-defined)语义，使计算机可以理解，从而和人更好的协作。 为了将目前无序的Web改造成有序的计算机可理解的知识宝库，语义Web采用多层次的表示框架，本体位于从文档描述到知识推理转折的层次，因此本体的构建是实现语义Web的关键环节。本体就是用来描述某个领域(领域本体)甚至更广范围(通用本体)内的概念以及概念之间的联系，使得这些概念和联系在共享的范围内有着明确唯一的定义，达成一种共识，这样人、机器之间就可以进行交流。 本文对语义Web的基本表达框架RDF(S)和OWL进行了介绍；重点分析了RDF，RDFS和OWL的设计理念和基本表达构件；还比较分析RDF(S)与谓词逻辑、关系模型、XML、面向对象编程语言的类型系统之间的异同点。 介绍了本体构建技术，重点内容是螺旋模型的原型法本体构建方法；关于本体构建时所要用到的推理相关技术，它们分别是本体冲突的消除、本体的描述优化、本体合并以及实例的归类；通过语义推理分类和语义推理算法说明了基于本体之上的推理机制。 在理论分析的基础上，开发了基于语义万维网的文献检索实验系统，该系统构建了相应的领域本体。通过将各文献资源向知识本体层映射和语义推理处理，可以充分发掘各文献之间蕴含的关联关系，从而为解决资源对象语义信息缺乏的问题，在满足用户对资源对象语义检索的需求方面作了有益的尝试。