语义Web试图为互联网上的资源赋予语义,使计算机明白资源的真正含义。然而资源的意义在拥有者、使用者眼里是不尽相同的,这就是语义的自我意识性;每个资源的意义是由与它相关的资源的意义来确定的,这称为语义的互相表示性;资源间的相关程度是不同的,这称为语义的模糊性;资源间的关系及相关程度是不断变化的,这称为语义的动态性。语义Web用到了自我意识性和互表性,但没有明确提出这两个概念,且未涉及到动态性和模糊性,我们科研团队明确提出了语义的这四大特性并把其用于语义Web的设计中,设计了基于自我意识的语义Web框架。基于自我意识的语义Web是由具有基于自我意识的网站Agent、网眼Agent、和客户Agent三种Agent组成的,其中网眼Agent是客户通过客户Agent访问由网站Agent组成的网络资源的窗口,是基于自我意识的语义Web的核心,网眼Agent的信念即网眼Agent对互联网的认识,称为WEB语义结构。虽然WEB语义结构会随着用户的访问和网络资源的改变而改变,但其初始结构的生成,我们准备通过对已有的网络资源描述的知识图谱得到,本文对基于知识图谱的WEB语义结构生成主要进行了以下研究工作:1、研究了知识图谱和WEB语义结构的异同。知识图谱是结构化的语义知识库,WEB语义结构沿用知识图谱本体层中知识的表示方式,采用实体-关系-实体,实体-属性-属性值三元组对知识进行表示,实现了知识之间的互表性。2、对WEB语义结构的模糊性进行了研究,提出了一种改进的模糊C均值聚类算法,根据样本的密度分布以及样本之间的距离确定初始聚类中心,并将类间距因素引入目标函数,从而使得聚类结果避免了出现局部极小的情况以及提高了聚类精度。3、研究了知识图谱转换为WEB语义结构的过程。获取知识图谱中的实体类,根据构建的模糊本体,采用改进后的模糊聚类算法进行模糊划分,再对得到的模糊实体类建立关系类,生成WEB语义结构的客体部分;对WEB语义结构中的熟人集合进行了设计,采用描述性知识的表示方式,通过信念、能力、愿望、规划四种属性对熟人主体进行表示,完成了WEB语义结构中熟人集合的知识表示。4、选取电影领域来实现WEB语义结构,在结构化数据源中获取电影领域数据,采用自顶向下的方法构建电影领域知识图谱,在此基础上建立电影领域模糊本体,依照模糊本体规则采用改进后的模糊C均值算法对知识图谱实体类数据进行划分,获得模糊实体类,并建立各实体类之间的关系类,生成电影领域WEB语义结构中的客体部分;再通过获取电影网站信息构建网站熟人主体,生成电影领域WEB语义结构的熟人集合。5、设计实现了WEB语义结构可视化程序。实现数据管理,查询展示,手动调整等功能,将生成的电影领域WEB语义结构作为数据来源,通过图形化的方式展示给用户。