随着网络技术的发展和万维网上信息资源的激增,万维网成为人们获取知识的主要来源,信息检索越来越受到人们的关注。传统的信息检索技术一般集中在关键字匹配方面,它不能对万维网上的信息提供语义级的组织、理解和处理等更能满足用户需求的服务,因此虽然有较高的查全率,但查准率得不到保障,于是寻找新的方法成为目前信息检索研究的热点。语义web的提出和发展为语义信息检索的实现开辟了一条崭新的思路。语义web层次结构中的本体,是一种用来描述概念以及概念和概念之间关系的模型,它由于具有良好的层次结构和支持逻辑推理功能而被广泛应用于语义信息检索技术中。本文在现有语义检索方法的基础上,针对基于本体的语义信息检索进行了的研究,以领域本体为语义处理的基础,给出一个语义检索模型,并对检索模型涉及的文档预处理,用户查询扩展等方面进行了分析和研究。　　本文在分析了传统信息检索方法的不足和信息检索技术的研究现状的基础上,首先简要介绍了语义信息检索的背景――语义web;然后详细介绍了语义web结构中的本体层,阐述了本体的起源、分类、描述语言、建模理论以及构建工具;接着对语义信息检索模型中文档预处理和查询扩展两个关键模块进行详细分析,首先利用向量空间模型表示初始文档集的语义向量,并利用K近邻算法对初始文档集进行分类,将其分为若干个类簇,从而缩小查询时的检索范围,提高检索效率,其次介绍了查询扩展技术的研究现状和常用方法,并结合本体提出一种综合的用户查询扩展方法;最后构建一个关于计算机科学的领域本体,利用lucene对检索模型进行实验验证,给出检索结果并对结果进行分析。