语义网是一种能够根据语义进行判断、推理的智能网络。人们可以从已授权的数据出发,推理得出未授权的数据。因此,深入研究语义网中的推理控制算法具有重要的研究意义和应用价值。现有推理控制算法在运行效率和安全性方面还存在一些不足,需要进一步改进和提高。本文首先提出一种在推理控制之前先对RDF数据源进行分类整理的方法,以便节省后续推理控制算法的时间消耗；其次,分析指出Lu等人提出的RDF(S):三元组推理控制算法在有效阻止非法推理的同时影响用户对部分非敏感信息的正常访问,在此基础上提出两种改进算法。具体工作如下：1.利用RDF图的特征将RDF数据源进行分类整理,数据源更新时能够快速地将新数据分类。在推理控制之前先判断当前三元组信息是否需要进行推理控制,从而减少后续推理控制算法中不必要的时间消耗。2.提出两种改进的RDF(S)推理控制方案,使得非敏感信息尽可能少地在推理过程中被完全屏蔽。改进方案一是对敏感信息的推理条件进行标记,当用户访问时,这些标记的三元组只能够被访问而不能进行推理。改进方案二利用Jena框架强制改变推理规则,将敏感信息的推理结果指向推理条件。3.利用Jena框架实现了改进后的算法,实验结果表明：以tap-cmu.rdf和tap-cmu-scheme.rdf数据源(共736条语义信息)为例,减少千毫秒级别的时间；针对其中不同的敏感信息集合,改进后的推理控制算法能够保留3到15条在原推理控制算法中被屏蔽的语义信息。