本体作为描述语义Web信息的一种模型,通过良好的概念层次结构、类、描述构造子、概念之间的属性关系和对逻辑推理的支持等来表达信息的语义。由于本体提供带有语义信息的一种表达形式,故语义Web世界中对信息的处理都是以对本体的操作为基础的,而对不同本体的操作又都是以本体的相似度和本体的部分相似度为基础,所以研究本体概念相似度对语义Web发展有重要意义。通过对当前本体相似度计算研究成果的分析与总结发现,虽然T-HBACH算法利用OWL DL本体表达概念语义信息的构造子进行相似度计算得到令人满意的计算结果,但是T-H BACH算法在计算相似度过程中尚不完善,如构造子语义相关性权值的调整策略需要改变;忽略概念层次关系对相似度影响导致相似度计算语义丢失。针对这些问题,本文提出SOC-MATCH本体概念相似度计算方法。该方法在借鉴T-H BACH算法中构造子的描述逻辑表达能力作为概念相似度计算因素的基础上,改进了T-H BACH算法对构造子权重的调整策略,并综合考虑层次结构对概念相似度影响,从概念的语义距离、语义重合度和子孙层次这三方面考虑结构相似度计算。通过差别分辨度评价指标比较SOC-MATCH算法与T-H BACH算法,发现SOC-MATCH算法保留了T-H BACH算法特性,并提高了本体概念相似度计算精度,具有更强的区分同层次概念相似能力且差别分辨度更优;同时能够快速准确地计算出表达相同语义信息的同名概念相似度,并能更准确全面体现本体的语义信息,具有丰富的概念相似性表现力,且结果符合人的心理感受。依据SOC-MATCH算法,本文设计实现一个综合的本体概念相似度计算原型系统,提供概念的语言相似度、结构相似度、改进T-H BACH相似度以及SOC-MATCH相似度的计算功能,为描述构造子相似度算法后续研究提供辅助作用,为本体映射、本体集成、语义检索等研究领域提供支持。