近年来,随着Internet的飞速发展,以及人们对网络信息的需求量的增加和对信息准确度要求的提升,研究人员提出基于语义网的语义检索模型。语义网就是要给Web上的信息加上注释——本体。而异构本体的出现,则是由多方面原因造成的：网络的自治性可能会导致整个网络中存在多个节点本体；人们对客观世界的认识程度和认识方法不同,以及本体的表示形式和内在逻辑结构的多样性,也会造成描述同一领域本体的差异性。因此,要想实现不同网络节点之间基于语义的信息交流,就必须解决不同节点本体之间的异构问题,实现异构本体间的互操作。目前,本体映射是解决本体异构的最有效方法。本文的工作是针对描述同一领域的多个本体间存在的异构问题,设计一种快速、高效的映射算法来实现异构本体的融合。本文提出了一种基于异构本体的相似度计算模型NBJLM,通过字面概念相似度和语义结构(包括节点深度、节点密度、边权重、信息量等)相似度等方面的综合计算,可以准确地得到异构本体间的概念映射关系。同时,通过对映射方法的优化,算法的匹配速度也有很大程度的提高。实验结果表明,该算法可以有效地降低本体异构的影响,得到较好的概念相似性计算效果。