在互联网高速发展的今天，以信息的高度互联，高度精确为目标的语义网已经不是一个新的概念，然而与之相关的研究却仍然显得滞后。在语义网中，信息的多样性和异构性是制约数据集成，信息互联的瓶颈，本体映射技术则是信息集成的关键，因此，本体映射对于语义网的最终实现具有至关重要的作用。　　本文全面总结了现有的本体映射方法，分析了他们各自的优缺点，提出了一种充分挖掘概念语义关系的本体映射方法，主要工作有：　　介绍语义网的基本情况，包括语义网的概念，语义网的现状以及语义网的发展前景，重点介绍语义网的体系结构。　　概论本体的相关知识，包括本体的定义，本体的描述语言等内容，重点讨论本体概念的起源，定义以及本体的应用。　　详细阐述本体映射的基本理论知识，定义本体映射的基本概念和基本过程，总结现有的本体映射方法，对本体映射方法进行分类并分析其各自的优缺点。　　最后，在上述基础上，提出了一种基于本体概念综合相似度计算的本体映射算法，这种算法充分挖掘概念之间的语义联系，首先利用词汇本体WordNet计算概念之间的相似度，然后比较两个概念的语义路径，考察两个概念的语境和语义结构，接着计算两个概念的属性相似度，得到综合相似度值，在上述概念相似度算法的基础上，利用RacerPro推理机推理发现概念的一致性关系，形成映射。　　通过实验对比，证明本文提出的方法是可行的，并与其它主流的映射方法进行比较，本文提出的映射方法加强了对概念之间关系的考察，同时在映射准确率上也具有一定优势。　　最后，本文总结了相关工作，并对本体映射面临的挑战和今后的研究方向做出了自己的判断。