1、隨著互聯(lián)網的快速發(fā)展產生了海量的信息，假若不對信息進行有效的組織和管理則會導致信息的泛濫。對此Berners-Lee提出了一種能夠理解人類語言的智能網絡即語義網。本體作為語義Web的基礎，其最主要的功能是組織管理知識，發(fā)現(xiàn)更深的語義關系并且為機器與程序理解。然而當前絕大部分的大規(guī)模數(shù)據(jù)信息都是保存在相對技術比較成熟的關系數(shù)據(jù)庫中。因此，結合兩者的優(yōu)點，以實現(xiàn)本體和關系數(shù)據(jù)庫模型之間的相互轉換成為語義Web研究的重要內容，研究基于關系數(shù)據(jù)

2、庫的本體存儲與提取也成為緊要且迫切的課題。本文將針對這兩個方面進行研究，具體工作內容如下：
　　(1)本文在一開始介紹了本體存儲與提取在國內外的研究發(fā)展狀況并且討論了當前所存在的各個問題?；谝陨蟽热荩疚膶Ρ倔w的存儲方式和本體描述語言兩方面進行了詳細的介紹與分析。
　　(2)結合所應用的實際情況以及本體存儲模式的優(yōu)缺點，本文提出了OWL本體存儲模式設計應遵循的原則，且在此原則的基礎之上，設計了關系數(shù)據(jù)庫存儲OWL本體的存儲

3、模式，根據(jù)設計的存儲模式以及OWL的語法特點提出了將本體存入關系數(shù)據(jù)庫的轉換算法，實驗驗證了算法的有效性。最后通過模式之間的對比實驗證明了該模式具有高效的查詢速度且適合大規(guī)模本體的存儲。
　　(3)在上面所述的存儲模式的基礎上，設計了在該模式下從關系數(shù)據(jù)庫提取OWL本體的算法。該算法從關系數(shù)據(jù)庫中提取語義信息，并將信息進行重構成對象文件，以供其他用戶使用。通過實驗驗證了算法的正確性。
　　(4)最后，由于目前本體的解析推理工