近年来,信息抽取、知识图谱和知识库的构建等研究成为热点,本体中实体识别和实体上下位关系抽取是这些研究的基础。但是目前针对特定知识图谱本体构建并不多,本系统针对植物领域知识图谱的本体构建做了一些工作。本系统主要采用一种自下而上的构建方式,由最下层的领域实体获取出发,通过推荐算法来挖掘上位词,避免了传统构建方法中的关系抽取及关系判断这一难点,通过自动化方式获取实体上位词,再获取上位词的上位词,即将上位词层次化,最后通过信息抽取挖掘出实体的各个属性,最后构建出本体。首先,领域实体的获取,本系统通过挖掘互联网开放库数据,如搜狗,百度,腾讯等互联网公司所收集整理的各种领域词条,以此类词条为基础来丰富领域实体库。爬取百科数据,根据百科类目和开放分类获取前面收集到的实体的上位词,并清洗整理,另外通过协同过渡推荐算法获取上位词的方式作为补充,完成上位词获取。通过FP-Growth算法寻找频繁项的方法对前面所获取的上位词进行层次化,并进行循环递推,找出上位词的上位词,直至结束。对百科描述文本,进行信息抽取,挖掘出实体的相关属性,完成整个本体的构建过程,并以图谱的形式展示出来。本文通过系统性的分析,概括出系统五个主要功能模块,然后设计并实现。在整个构建系统设计和实体过程中,对百科知识爬取和算法的实现,有较深入理解,在文中也进行了详细说明,本文针对理论分析和实际应用两方面进行相关研究,设计并实现了植物领域本体构建系统。