基于构件的软件开发是解决软件危机，实现软件工业化生产现实可行的途径，可以有效地提高软件生产效率，缩短软件开发周期。目前，随着软件复用实践的深入和推广，构件的需求迅速增加，数量不断增大，构件的形式也随着应用领域的不同而不断更新。构件的表示变得复杂，构件库的规模也日益扩大，那么如何在庞大的构件库中合理地组织构件，并高效地查找到用户所需的构件，就成为当前构件库技术的研究重点。国内外学术界对构件库系统做了很多相关研究，也提出了很多的构件描述方法和检索机制，但大多数情况下得到的结果与用户的期望有较大的差距，即目前已有的描述方法和检索机制都存在着一定的缺陷，并不能实现在大规模的构件库中准确地、高效地找到复用者寻求的构件，这将会制约基于构件的软件开发技术的发展。　　 本文在对现有的构件检索方法进行深入分析和讨论的基础上，提出了一种在领域本体的支持下，基于概念图匹配的构件检索方法。该方法采用具有更完整的语义表达能力的概念图作为用户的查询条件和构件的文本描述的表示形式，以充分展现两者所包含的语义信息，解决现有的检索方法中缺乏语义信息的问题，实现真正意义上的语义匹配。领域本体提供该领域的背景知识和基于语义的知识表示和共享，具有规范性、共享性等特点。基于领域本体，一方面可以为构件的描述提供丰富的语义注解，另一方面可以更加准确、完整地描述用户检索要求，从而更好地弥合用户需求与构件描述之间的“鸿沟”。因此，本文借助领域本体，构建基于语义的构件描述模型。本文从语义本体的角度对如何用概念图来描述构件库中的构件和构件库的检索方法进行了研究，并对主体匹配算法的时间复杂度进行评估。主要内容包括：　　 ⑴建立一个适合于本课题研究领域的领域本体，再在该领域本体知识框架的支持下，结合概念图的表示能力，提出构件的描述模型。　　 ⑵用户用自然语言描述的查询条件和构件库中对软构件的特征及功能等的文本描述都表示成概念图形式。概念图是一种具有良好表达能力的图形化表示工具，能够精确地描述构件和准确地表达出用户查询条件的语义信息，从而得到精确的语义匹配结果。　　 ⑶在构件检索过程中，设计一个知识增益过程对资源图进行扩展，在一定程度上能够解决查准率不高的问题。我们定义了一种可靠且完备的推理规则，在领域本体的知识框架内，实现了对资源图进行语义信息的扩充。并规定了知识增益过程的触发和终止条件，以保证该过程是有效的。　　 ⑷根据经典概念图的概念和关系的类型层次结构，给出图的语义相似度的定义，图的语义相似度包括概念相似度、关系相似度以及图的相似度。在计算图匹配过程中充分考虑了概念图的整体结构，引入了两类协调因子：概念权重值和关系权重值，来辅助实现图的相似度值的计算，使图匹配更精确。　　 ⑸通过对主体匹配算法的时间复杂度分析，证明该算法的有效性，并设计一个名为CGRC的原型系统以验证我们方法的可行性。最后，在总结本文工作的基础上提出了许多有待进一步研究和探讨的问题。