现有黄页检索系统采用基于关键词的信息检索方式，对要检索的信息只是基于语法层面上字、词的简单匹配，缺乏对语义的表示、处理和理解等能力，也即缺乏必要的智能性，导致检索质量低下，在信息快速增长的今天，难以解决查找信息困难的问题，不能适应时代发展的需求。把现有的黄页查找机制从目前基于关键词层面提高到基于语义层面，是黄页检索领域所面临的挑战。 本文通过对目前黄页检索的分析研究，提出了基于语义web的语义黄页检索体系框架-Syellowpage，该系统能充分发掘各企业之间蕴含的关联关系，满足用户对资源对象语义检索的需求。 本文在对Syellowpage中所涉及的若干关键技术包括本体构建、语义标注、语义推理等研究分析的基础上，提出了适用于黄页的技术解决方案。结合石油产品领域及我国的部分地域，构建出了黄页领域本体，提出了一种新的本体与文档的语义相关性算法，并应用该算法对检索结果进行了排序。该方法综合考虑了本体中与查询词相关的词汇对相关性的影响，使得检索结果尽可能靠近查询词主题，而不是机械的查询词匹配。实验表明，与传统基于关键字的黄页检索，Syellowpage在查准率方面有所提高。