本体相似度研究一直以来都是本体映射与集成领域的研究热点。概念相似度研究是本体相似度计算的重要基础。在语义Web背景下本体映射、信息集成、语义检索等研究领域都需要对广泛使用的异构本体进行语义识别和判断，以达到知识共享的目的。然而现有的本体相似技术还存在一些不足，这主要表现在技术应用性不强，依赖于概念描述的语法结构，而不是本体内部包含的潜在语义。如何充分挖掘本体内隐含的语义信息，致力于从特定的知识表述中计算出概念相似度，研究并实现基于语义的本体之间概念相似度计算方法正是当前本体研究领域的重点。针对以上背景，本文通过对现有概念相似度计算方法的分析和总结，提出借鉴描述逻辑的语义表达能力作为一种特别的方法来考虑概念相似度计算，在T-L BACH算法的基础上，给出一种改进的本体之间概念相似度算法—OCSim算法。该算法以OWL DL描述的本体概念为计算对象，运用一种改进的OWL构造子语义权重动态调整方法，考虑三元组宾语相似度参与计算概念RDF图结构相似度，从OWL DL的语义中计算概念相似性。依据此算法，本文设计实现一个基于语义的本体之间概念相似度计算原型系统OCSim系统，提供对本体库中OWL DL本体的浏览和概念相似度计算功能的支持。论文引入了秩和差别分辨度作为相似度评价指标，利用这些评价指标，比较OCSim算法和T-L BACH算法，发现OCSim算法在保持T-L BACH算法特性的同时，具有更高的区分于同层次概念间相似性的能力，且差别分辨率优于T-L BACH算法。案例研究表明，OCSim算法具有更丰富的概念相似性表现力，更能反映本体建模者的意图，体现本体概念的语义特征，对本体映射领域的研究工作具有积极意义。