随着互联网+时代的到来,无论是企业还是个人对于网络资源的依赖都将显得尤为凸出。目前,网络上关于工业产品的资源有很多,涉及到在线百科,垂直网站和电商网站等,如何将这些不同的“知识”融合在一起,绘制出一个产品与产品之间,产品及其属性之间的知识图谱,一直是研究者们致力的方向。由于web上工业产品的信息更新速度快,而知识图谱的内容也是不断动态更新的,因此为了及时地向图谱中补充产品的最新信息,本文将web作为构建产品知识图谱的信息来源,将web中包含产品信息的非结构化文本作为语料资源,对其进行实体识别和实体关系抽取研究。在实体识别方面,本文提出了一种基于混合模型的方法来识别产品名称、产品属性及属性值三类实体,并根据产品属性的特点,将其分为通用属性和专用属性两类,对于通用属性及其属性值的识别,采用了基于规则的方法,对于产品名称、专用属性及其属性值的识别,采用了两阶段的方法,实验表明,该方法融合了规则、边界后处理、CRF与SVM的优势,无论在效果还是效率上均取得了令人满意的结果。在实体关系抽取方面,本文以句子为单位,采用模式匹配的方法对产品名称、产品属性、属性值三元组进行抽取,通过对模式的不断丰富和完善,该方法的抽取结果能够很好的反应出文本中的产品信息。最后,设计实现了基于web的工业产品知识图谱构建及应用系统。该系统集成了信息采集模块和知识图谱构建模块,其中信息采集模块可以实时采集网络上的信息资源,而知识图谱构建模块可以抽取出其中的结构化信息,然后利用Neo4j图数据库进行图谱展示,并实现了产品信息可视化和相关产品推荐的应用。