语义Web是由Berners-Lee所提出的下一代Web,语义Web吸取人工智能、哲学和逻辑等学科的研究成果,希望对Web上信息的表示和获取方式进行重大改进,以解决目前使用Web时存在的问题。语义Web将改变计算机在Web中的角色,使得它不但可以保存和重现信息,而且能对信息进行智能处理。使用本体对Web上的信息进行描述,使其具有机器可理解的语义,这是语义Web的目标。把语义网技术应用到Web服务中,使得Web服务的发现、组合、执行能自动完成,这就是语义Web服务。使用本体对Web服务进行描述,由于分布式环境下本体异构的特性,阻碍了服务的互操作性,本体合并是最有效的解决本体异构的方法,合并后的本体为服务的互操作提供良好的基础。本文采用三种映射方法计算本体间的相似度,运用映射融合技术对三种映射结果进行合并,得出融合映射结果,由于在映射的结果中可能存在错误的映射,本文采用分布式描述逻辑和Reiter诊断理论对融合映射结果进行修复,以求得到最优映射结果,提高本体合并的准确性。在此基础之上,提出了一种基于多映射的本体合并框架,制定了相关合并规则和合并算法,借助WordNet处理合并中词的冲突,设计并实现了本体合并系统OMS(Ontology Merging System),此系统具有全自动性,合并过程中无需人工参与。本文把本体合并系统功能发布成Web服务,并且用本体描述此服务,使此服务具有计算机可理解的语义Web服务。通过对OAEI2008测试集中的10个会议本体分别进行合并,实验结果表明本文设计的本体合并系统在提高自动化程度的同时合并的准确率只降低0.01,对解决语义Web服务中动态的本体异构具有很好的应用价值。