本体映射是解决语义异构的重要方法和手段,是当前语义集成研究领域的热点之一。随着关联数据(Linked Open Data)的快速发展,一些大型的开放数据集提供了大量的不同领域的知识和结构,如果能够将这些数据集中蕴含的领域知识应用于领域本体之间的映射,必将有助于本体映射效果的改善。本文为了实现金属材料本体映射,提出了一种基于金属背景知识库的映射策略,并设计了从Yago抽取金属材料领域数据,从而形成背景知识库的方法。本课题做了以下研究工作:1)针对现有的开放性数据集(即,Yago),设计了基于字符串匹配算法和Yago结构的特定领域知识的抽取策略和算法。首先定义关键字并利用字符串匹配算法获得Yago中特定领域概念;然后根据抽取的特定领域概念,抽取领域知识和相关领域知识,以便于生成一个领域本体;最后,根据所抽取的知识形成领域背景知识库。2)基于领域背景知识库设计了领域本体映射的策略。首先,将输入本体中的概念(称为候选概念)映射到背景知识库中,即在领域背景知识库中寻找命中概念;然后,根据领域背景知识库的结构特点和命中概念,形成对应的概念意群;设计了概念意群之间的比较策略和算法,获得候选概念之间的匹配得分;最后,根据匹配得分确定候选概念之间的关系。3)以金属材料领域为研究实例背景,对方法的合理性和有效性进行实验分析和评价。此外,使用时间性能和F1-measure对所设计的领域知识抽取算法,知识库形成算法以及映射算法分别进行了实验评价,实验结果表明所设计算法是可行的,并且时间性能是可以接受的。同时,设计了原型系统可视化的展示了所抽取的金属材料知识以及背景知识库,并且设计了一个映射系统,详细的展示了整个映射过程。