目前,采用基于简单关键字匹配的传统信息检索存在着各方面的缺陷,主要是计算机不能够理解检索请求中词语表达的语义,进而不能理解用户的检索意图而导致的。为弥补缺陷,让机器能够实现对信息的语义理解,实现语义检索已经成为检索领域极有挑战性的一个研究课题。而在语义检索的实现过程中,概念是信息表示的基本单位,概念之间的语义相似度计算精确度直接影响着语义检索的性能。并且,概念语义相似度的计算又是进行概念语义扩展、量化检索请求与结果文档的相似度的关键步骤。因此,提出一个优越的基于概念语义相似度计算模型对于语义检索的研究而言是至关重要的,也是极具理论意义的。本文以电子商务领域本体为基础,提出了一种改进的基于概念语义相似度计算模型,该模型结合了基于距离和基于内容两个方面,能够更为全面精确的量化本体中概念结点之间的语义相似度。并据此,进行了查询关键词集概念扩展和查询与结果文档的相似度计算,最终形成了本文的检索算法。本文利用该检索算法实现了一个关于电子商务信息的智能检索功能模块的系统。系统的实验数据证明,本文提出的检索算法与基于Lucene的信息检索方法相比,检索性能有较大提高。