知识经济时代的到来，标志着知识正变成最具经济价值的无形资源，相应的知识管理也成为知识经济时代管理概念的核心。WWW是一个由互联资源构成的网络化信息空间，它改变了传统意义上的信息产业构架，是信息时代的重要标志。语义Web是WWW的扩展，使得Web中的信息具有语义，使其能够被计算机理解，便于人和计算机之间的交互与合作。本体是在语义Web环境下提出的一种表示领域概念模型和结构化领域知识的有效手段，在信息集成、语义网、自然语言处理等领域中得到广泛的应用。在网络环境下，基于本体的知识管理思想，已经被很多人所接受。其优势在于，可以支持语义级的知识管理，支持对隐含知识进行推理，可以提高知识管理自动化程度，支持经验知识的管理。本文重点研究结构化数据的本体获取。从本体工程的角度，提出了一种机器学习和手工加工相结合的半自动化的结构化数据的本体学习方法，通过各个方面对关系数据库进行分析，从中尽可能地还原出其E／R模型，有较好的结果。在关系数据库逆向分析基础上，提出相关的数据挖掘算法，从关系数据库中较好地学习出概念，属性关系，层次关系，以及关联关系，进一步转换成本体。运用上述理论和算法，结合具体的编程开发，实现了知识管理平台KMSphere中结构化数据本体学习的模块，包括关系数据库逆向分析器，本体学习单元，OWL文件生成器等，并且最终应用到社会综合信息服务系统当中，验证了该模块的有效性和合理性。