构建面向语义网的本体，一直以来都是一项系统要求高，投入量大的项目工程，通过对网络环境中已存在的本体进行关联和映射，以及增强其动态学习功能，可以最大限度地重用已有本体，同时可以降低开发新本体的难度和开销。　　 传统的本体关联方法大多通过计算本体间类和属性的相似度，然后根据相关度高低进行本体关联映射，该方法在效率和通用性方面都有待进一步改善。本文在SWRL-Bridge-Peer(SBP)模型的基础上：1)对含有W3C2003年发布的内嵌谓词的SWRL扩充规则从集合论的角度进行语义分析和处理；2)构造可处理内嵌谓词的SWRL规则分析器，使分析器能够处理同时含有类谓词、属性谓词和内嵌谓词的SWRL扩充规则，实现了从本体间类和属性谓词的关联到类、属性和内嵌谓词混合关联的扩展；3)构建基于含内嵌谓词的SWRL本体关联技术的语义查询实验系统，通过调用可处理内嵌谓词的SWRL规则分析器实现本体关联查询，返回查询结果及中间访问到的信息供用户作出下一步决策参考，同时协助挖掘用户感兴趣的信息。　　 实验结果表明，改进后的SBP模型能够有效提高本体关联度，具有更好的知识发现能力。