随着医疗技术和生物科技的快速发展,生物领域的大数据急剧膨胀,数据的快速、有效检索成为了至关重要的问题。传统的搜索引擎在检索过程中,采用文本相似性作为相关度的计算指标,但是这一方式无法检索出文本不匹配但相关的信息。本文针对该问题,在疾病本体及其相关数据的搜索问题中,设计并实现了基于本体的疾病关联搜索方法。本文考虑到疾病及与之相关的数据之间的关联关系,将其抽象为加权异构网络,通过定义网络中的路径、路径分数等概念,将搜索相关度最高的若干条数据这一问题转化为在网络中,找出从搜索关键词节点出发,分数最大的若干条路径这一最优化问题,并提出和证明了基于贪心策略的算法实现思路。同时,本文在计算路径分数时,引入了节点类型间的偏好度这一概念,通过设置不同的偏好度,可以满足不同用户不同的搜索需求。最后,本文结合众多医学数据库,构建了疾病本体及其相关数据的知识网络,并在其上实现了基于本体的疾病关联搜索算法,在实现的过程中,为了提高性能,引入了若干优化操作。为了更加直观清晰的展示搜索结果,本文实现了基于浏览器-服务器架构的网页展示形式,并对搜索结果进行展示和分析。搜索结果表明,关联搜索算法取得了良好的效果,达到了预期的需求。