随着Web的普及和社会信息化程度的不断提高，各个应用领域所积累的信息资源飞速增长。如何让检索系统能够理解检索资源的语义；如何实现更加专业化、自动化、智能化的检索系统；如何能够真正满足用户的需要，方便、快速地提供用户所需的信息：这些成为信息检索领域的重要研究内容。 本文在现有的Web环境下，通过引入Ontology技术以实现基于语义的检索，引入Agent技术以提高自动化，集成Ontology与CBR推理以提高智能化，提出并实现了一个以旅游业为背景的Web智能检索系统。该系统由Ontology的构建，用户接口设计，Case获取子系统，以及CBR子系统四个部分组成。 在Ontology构建部分，本文使用OWL语言构建了一个旅游本体：TravelOntology。用户接口负责与用户交互，包括用户的输入，以及返回结果的输出。Case获取子系统使用Agent实现，负责从Internet采集网页，从标注的网页中提取语义信息，形成案例并存入数据库。CBR子系统首先从用户接口部分接收用户输入数据，然后进行预处理形成标准查询集，最后进行案例的检索和推理，产生匹配的相似案例集。 概念之间的相似度量化表示是智能检索系统中智能检索和推理的重要基础。因此，本文提出了Ontology内部概念之间的相似度计算方法。该方法综合考虑了语义重合度、概念距离、层次深度和深度差、可调节因子等影响因素，并且应用于本系统中。