语义Web研究的主要目的就是扩展当前的Web，使得Web中所有信息都是具有语义的，是计算机能够理解和处理的。Web挖掘使用数据挖掘技术从Web文档和服务中自动地发现和提取信息。基于语义网络的Web挖掘旨在利用Web上新的语义结构来改进WEB挖掘，反之也可以利用Web挖掘来帮助构建语义Web。 本文对基于语义网络的Web挖掘研究的一些相关技术进行了研究，内容主要涉及以下几个方面： 对于语义Web和Web挖掘的相关理论进行了总结和分析，并介绍了如何将这两种技术结合起来。 对于RDF资源描述进行语义层次分析，提出了基于语义距离的RDFMS数据层次聚类方法，并给出了具体的算法描述和实例。 对于语义Web挖掘中适合的数据挖掘技术进行了探讨，提出了可采用归纳逻辑程序设计作为适合语义化Web的数据挖掘技术，给出了如何应用这种技术的算法描述，并通过具体实例验证了这种方法对于语义化Web环境下进行数据挖掘是可行性。 最后在以上工作的基础上，结合Agent技术提出了一种语义Web知识发现模型框架，并给出了各子系统的功能描述。