当今,我们可以从网络上获取大量的数据与服务来满足人们对知识的需求。语义Web的出现为知识工程、数据工程提供了上下文环境,它帮助我们改善了网络上的知识组织,并使用户更加方便地获取他们所需要的知识。可是传统的搜索技术无法帮助用户准确定位他们所需的知识,或者无法根据模糊的查询请求找到所需知识,更无法帮助用户理解他们所需知识与他们自身所具有知识之间究竟有何关系。如何在这些海量知识中按照用户的需求快速准确地定位目标知识便成为语义Web研究中迫切需要解决的问题。针对上述问题,本文的意图在于设计一种可以融入本体知识的P2P系统,并找到一种高效的本体知识路由机制,以帮助用户尽最大可能找到所需知识,或所需相近的知识。知识发现正力图解决上述问题。而我们研究的本体知识路由是在知识发现基础上的延伸。虽然知识发现理论为我们提供了一种高效的发现知识的策略,但是这仅仅是一种策略,它无法在整体上提出一种知识共享及传播的机制。陆汝钤院士曾说过:“知识是一种结构化的信息”。而语义网正是一种可以应用于当今Internet,并解决用户知识需求的有效方案。本文的研究利用了语义网技术,并加入了人工智能与自治系统的最新研究成果。在系统设计上,本文基于半分布式P2P系统,并加入自治多Agent系统的注册服务机制,以本体知识间的语义关系为指导,构造节点间的逻辑连接,进而指导系统中查询消息的路由。本文提出的面向本体知识路由系统的路由算法利用路由节点上提供的丰富的语义信息,找寻到达知识提供者的语义线索,并记录找寻路径。它不仅为用户提供了查询应答,还为用户提供了一条由查询者所持有的兴趣概念到他所要找寻的目标知识之间的知识链。这种知识链可以帮助查询者理解如何根据自身知识推理所需知识。在上面思想的指导下,本文使用多Agent技术,设计并搭建语义P2P系统,并在此系统上试开发基于本体技术的E-learning作业指导系统SHES(Semantic Homework Enlightening System)。除此以外,本文的另一项主要成果是将心理学中的行为分析方法引入到语义Web服务分析与建模过程中,结合描述逻辑为语义Web服务、服务复合的形式化建模与逻辑验证提供一种理论方法。同时在本文的系统设计中,将路由过程设计成为一个复合服务,因此便可以用本文中探索的理论验证方法,对本体知识路由过程进行可靠性验证,为本体知识路由的研究提供理论基础。