随着网络信息的快速增长,基于关键词的传统信息检索技术已逐渐不能满足人们的需求。而知识检索注重知识和语义的匹配,具有较高的查准率和查全率,成为了人工智能领域及信息检索领域的研究热点。本体良好的概念层次结构恰好适合知识表示,可以充分描述领域知识模型,反映概念间的语义关系,且支持逻辑推理,因而基于本体的知识检索可以更好的实现语义检索及提高检索准确度。本文在对本体的知识表示、本体描述语言、编辑工具及建模方法的深入分析及比较的基础上,设计了计算机科学与技术领域本体的构建过程,依次获取计算机领域本体的知识表示元素：概念、继承关系、属性关系、实例等,对每个步骤中所涉及的算法与技术进行了分析与实现。主要包括：首先在ICTCLAS开源系统基础上二次开发实现批量语料的分词与去除无用词的预处理；其次采用特征词权重计算算法TF-IDF实现了对计算机领域语料库的特征词提取,从而获得计算机领域候选概念集；然后通过计算概念间的相关度构建概念向量,并采用夹角余弦公式计算概念间的相似度,经过人工聚类获得计算机领域继承关系的知识层次结构；最后基于概念继承关系,获取概念与概念间的对象属性、概念的数据属性及属性的限制。完成了以上领域本体知识元素的获取后,采用protege构建了计算机领域本体并进行评价。基于计算机领域本体,本文探讨了基于本体的信息检索关键技术。首先分析比较了数据检索、全文检索与知识检索技术的检索特点,指出基于本体的知识检索的优势。其次在本体的通用推理规则和本体典型关系的推理规则的基础上构建了计算机领域本体的一系列领域推理规则,为知识检索系统的推理功能提供支持。最后基于本体提出了一种启发式的查询式扩展算法和流程,以保证信息检索的查全率。最后在理论技术研究的基础之上,设计并实现了基于计算机领域本体的论文检索系统实验原型。系统提供了条件检索和导航检索两种检索方式,系统具有良好的语义推理及查询式扩展功能,同时也验证了本文理论技术的正确性。