在应急响应系统中，应急资源推荐机制服务于指挥中心领导，决策资源的需求。它救援了资源分配和调度等后续工作的质量，因此，针对各类突发事件，资源推荐必须提供准确、无歧义的所需资源种类信息。考虑到多部门联动的复杂性和突发事件的不确定性，本文旨在解决应急资源推荐所涉及的两大核心问题：一是知识的一致性表示和共享问题，二是隐含知识的获取问题。　　本文主要研究了如下内容：　　（1）提出了从应急资源效用供求的角度构建领域本体的方法，将应急资源推荐分解为突发事件影响的评估，应急资源分类和影响和效用的映射三部分。根据相关国家文件和研究报告，构建了领域本体RMS_Ontology，利用OWL描述了突发事件、应急资源、作用对象等相关概念、关系。　　（2）研究了基于规则推理的资源推荐技术，抽象出了资源推荐流程中用户-本体-推理机的交互过程。此外，本文分析了SWRL规则特点，归纳了规则库常见的冗余情况，并提出了等价、从属、自循环规则的检测算法。　　（3）结合恶劣气象条件下山区路网应急资源推荐的案例，详细给出了资源-效用的对应关系和影响-效用的映射的定义方法，根据SWRL语法和RMS_Ontology概念关系定义对应的SWRL规则库的方法。最后结合一个暴风雪的实例，给出了建模过程，展现了基于Rete算法的事实与条件的匹配机制，阐述了运用推理技术，根据用户上报的显式信息，发现隐含的所需资源类型知识。　　（4）设计并实现了一个基于 Web的资源推荐和本体管理工具。它为领域专家提供了类似 Protégé的本体管理功能；为应急值守人员和指挥中心领导分别提供了事件上报和事件处置的功能。此外，本文定义了覆盖率和命中率两个评价指标，衡量推荐结果的有效性和准确性，分析了突发事件复杂性和知识库不完整性对覆盖率和命中率的影响。