传统信息检索方式下,由于信息资源缺少统一的语义描述,用户难以查找到与需求相关的资源,难以实现信息资源的语义共享。如何使被管理的信息资源具有应用程序可以理解的含义,并根据信息资源所具有的领域知识,实现信息资源的语义检索,提高数字化信息资源的利用率,是信息检索领域当前所面临的重大挑战。语义万维网(Semantic Web)是万维网的创始人Tim Berners-Lee倡导下的下一代万维网模型,旨在赋予万维网上所有的资源一个唯一的标识,并在资源之间建立起机器可处理的各类语义联系。语义万维网是对当代万维网的扩展和延伸,能够以一种明确的、形式化的方式来表示信息资源,提高异构系统之间的互操作性,促进知识共享。本文通过对传统信息检索的基本原理、技术、方法等方面的分析研究,结合当前万维网的具体特点,提出了基于语义万维网的概念检索体系框架,详细描述了概念检索系统的设计思想和检索流程,并对系统模型的合理性进行了验证。本文对概念检索模型中所涉及到的若干关键技术进行了深入的分析研究,提出了有效的解决方案,为概念文献检索系统的顺利实施奠定了良好的基础,这些关键技术主要包括:本体方法论、知识获取,语义推理,概念扩展等。最后在理论分析的基础上,设计并开发了基于语义万维网的概念文献检索系统——CBPSS(Concept Based Paper Search System),该系统以计算机领域的科技文献为概念检索对象,构建了相应的领域本体。通过将各种文献资源向知识本体层映射以及进行语义推理处理,充分发掘出各文献之间所蕴含的关联关系,从而在根本上解决了信息检索中资源对象语义信息缺乏的问题,满足了用户对资源对象的语义检索需求。