数据库自诞生以来一直影响着人们的日常生活,方便了数据的存储和共享。在当前数据膨胀的时代,如何有效地管理各种各样的信息资源,是信息系统的核心工作,也是我们不断研究的重要方向。在现实应用中,经常会由于各种实际问题给数据库设计带来了很多困难。例如:数据库设计者的领域知识缺乏,用户的需求表达不明确,用户和数据库设计者在沟通表达上存在理解的差异等。实体关系模型(ER模型)作为概念模型的一种工具能够将现实生活中的信息抽象为图形化的表示形式,进而直观的表达概念和概念之间的关系。ER模型可以有效地解决数据库设计过程中存在的问题,因此设计一个完善的实体关系模型是数据库设计的核心工作。随着网络技术的不断发展,领域专家将领域知识上传到网络上供大家使用,人们借助于网络的开放性和共享性实现了信息的互联。领域本体不仅能够形式化的表示领域知识,而且能够进行推理,人们可以通过本体推理技术和规则从领域本体中获取希望得到的信息。本文利用网络上丰富的本体资源和领域知识作为数据来源,提出了一种新的构建数据库的方法。结合用户需求,通过自定义的算法和规则,使用本体推理技术获取符合用户需求的实体关系模型。本文将详细地介绍如何使用本体推理技术从本体知识中获取ER模型,并通过一个通用的大学本体对本文提出的方法进行了验证。此外,为了验证本文提出的方法具有普遍适用性,随机选取了多个领域的不同本体进行实验,进一步验证了我们提出的方法是可行有效的。本文使用本体推理技术,不仅能够获取显性的领域知识而且能够蕴含隐含的知识,为ER模型的构建提供了丰富的数据来源。借助于本文提出的方法,一方面很好的弥补了设计者对于领域知识缺乏的不足;另一方面始终以用户需求为出发点,能够保证最终构建的ER模型符合用户的实际需求,减少了设计者和用户反复沟通确认的繁琐流程。本文研究的主要内容有以下几方面:(1)根据用户给出的需求术语,利用本体查询工具找到网络上相应的本体资源作为元数据(metabase),调用推理机获取本体中的概念层次关系,然后对元数据进行预处理。(2)根据预处理得到的概念集合,通过推荐实体集的操作模块获取最终用于构建ER模型的实体集。主要包括三个处理过程:首先对预处理得到的概念集合进行扩展,使用本文提出的算法结合本体推理技术,获取初始实体集(initial Entities简写为init Entities),然后根据自定义的删除规则对初始实体集中的部分概念进行删除,得到候选实体集(candidate Entities,简写为candi Entities),最后通过自定义的修改规则对候选实体集中孤立的概念进行修改,得到最终用于构建ER模型的实体集(Entities)。(3)使用实体集(Entities)和本体推理技术获取实体集之间的关系集。为了使最终的ER模型简洁明了,根据自定义的修改规则对存在包含关系的关系集进行修改,获取最终用于构建ER模型的关系集。(4)使用本体推理技术,获取关系类型和属性,并对子概念(sub Class)继承父概念(super Class)属性的情况加以介绍。通过获取关系类型和属性,对只有实体集和关系集的简易ER模型进行了丰富,在保证满足用户需求的基础上,使得ER模型表达的语义更加丰富。