作为下一代Web发展的蓝图，语义Web是目前互联网技术中研究的热点。本体在语义Web体系结构中，位于从文档描述到知识推理的转折层，是语义Web实现的核心技术。随着对本体研究的深入，专家学者们已经开发出了许多领域本体。然而由于至今仍然没有一个统一的本体构建标准，以及不同的开发者自身的学术背景、研究兴趣和命名习惯的不同，即使同一个领域的本体之间也存在差异，这就产生了本体异构问题。而本体整合是在异构本体之间，进行知识重用和共享的一种有效途径。本文将WordNet语义词典技术引入到本体整合系统当中，提出了一种新的本体整合方法。首先将待整合本体中的概念定位到WordNet概念层次树的节点中，根据概念在WordNet中树状结构特点和概念描述的特征，在研究分析已有相似度算法基础上，提出了一种新的综合的概念相似度计算策略——SSIP模型。该模型分别从概念结构、实例和属性三个方面计算概念相似度，对得到的各分量值进行加权，得到一个综合的相似度值。在权值的选取方面，引入了sigmoid函数，优化了传统的手工权值的选取。在综合相似度的基础上，根据WordNet获得概念之间的关系和相对深度，对异构的本体进行了整合。在系统实现与分析部分，利用Protégé构建了两个典型的基于OWL的本体，作为实验的测试用例。采用SSIP模型中的算法，详细计算了概念相似度的值，并分析比较了得到的相似度结果。在此基础上，利用WordNet对本体进行重构，得到了整合后的本体,验证了本文提出方法的有效性。最后对设计实现的基于OWL的半自动的整合系统进行了演示。