本体作为解决网络资源语义异构问题的重要途径，其构建方法没有统一规范和标准，人们在开发新本体同时，也带来了本体异构的问题。本体映射便是解决本体异构问题的手段之一，其关键过程就是计算概念之间的相似度，以此来衡量两个概念之间的相似程度，建立语义联系。目前已出现很多本体映射方法和概念相似度计算方法，这些方法存在一些问题，如计算量大、映射效果差等。围绕这些问题，本文的主要工作如下：首先，本文对本体映射相关技术及概念相似度算法进行了研究和介绍，在此基础上，针对常用相似度算法中影响因素考虑不全面、计算复杂等问题，介绍了一种基于语义距离、语义重合度和节点层次差的语义相似度计算方法，并分析了该算法中语义距离计算不精确的问题，提出了一种依据节点密度、节点深度和节点间边的类型分配权值的改进算法，提高相似度准确性。同时引入WordNet语义词典，提出了一种将异构本体两个概念在词典中定位的方法，并利用改进的语义相似度算法计算概念在WordNet中的相似度。随后，本文针对现有映射方法中存在的相似度计算概念特征考虑不全面、计算量大导致映射效率低以及通用性不高等问题，提出一种基于综合相似度计算的本体映射模型。该模型首先利用基于WordNet的改进的语义相似度算法而得出的名称相似度结果提取候选映射对，减少计算量，接着计算候选映射对基于属性、结构和实例的相似度，进行加权综合后输出最终映射对。最后，利用OAEI(Ontology Alignment Evaluation Initiative)组织提供的测试集，设计了实验系统，分别采用改进算法和未改进算法计算概念语义相似度，并对结果进行分析比较，同时对本文提出的映射模型得出的映射结果在查全率、查准率和F-measure值上与其他系统进行对比。从分析结果中可以看出，改进的算法准确性更高，能更好地区分概念间的细微差异；而本文提出的映射模型在大幅度减少计算量的同时，在一定程度上保证了映射结果的查全率和查准率，具有较好的性能。