研究内容涉及基础理论和实践应用，主要体现在语义模型、知识库构建和管理、本体推理和隐性知识学习、知识库的不一致处理等四个方面。提出基于限定理论的混合知识库，其语义模型刻画了现存的多种本体与规则的整合方式；用间断区间的时态理论扩展了OWL-Time，以表达单个事件带间断时区的情况。以课题组的Jingwei系统为知识库构建平台，从Wikipedia半结构化自由文本中自动抽取知识；根据RDF图数据的特点，提出术语集冗余预处理方法，研究大规模RDF语义数据的划分策略；扩展传统关键字检索技术，基于MapReduce框架构建本体索引T-index和linked data索引A-index，增加语义因子，形成带有语义的关键字检索。利用本体模块化技术，研究大规模、强表达力的描述逻辑本体的分类推理问题；结合数据挖掘和语义技术，发现隐性知识，促进本体检索。为验证语义Web知识库的一致性和可用性，提出检验不一致的方法，分析产生不一致的原因和解决方案；对于单个不一致本体，提出基于一致性检测本体映射模型，基于模块化技术产生一致子本体集，构建满足用户查询需求的一致性视图。