随着互联网应用的快速发展和语义Web技术研究的深入,越来越多的语义应用系统采用了 RDF（Resource Description Framework）作为数据表示和交换的媒介。作为实现语义Web上知识表示和推理的数据基础,RDF数据模型通用性很强,能够以有向标签图的形式来描述和组织语义Web上的一切资源。如今,RDF数据模型在当前的Web数据管理场景中扮演着越来越重要的角色,它事实上已经成为了语义Web时代实现数据信息智能处理的基石。正是在这样的应用背景下,基于RDF的数据管理应用引起了学术界和工业界的关注,有关RDF数据模型的扩展及相关查询的理论和技术也相应地成为了数据库领域中的研究热点。现实世界应用中存在着大量的不精确和不确定信息,在数据建模和处理中融入模糊信息以满足现实需求成为了当前研究热点。很多语义Web应用需要处理大量的模糊信息,而经典的RDF模型不能直接用于模糊信息的表示和处理,因此产生了有关模糊RDF数据管理的需求。然而,从现有的有关模糊RDF的研究现状来看,该领域研究成果还非常少,特别对模糊RDF图数据模型的建模及匹配查询等问题的研究仍处于起步阶段,许多重要的理论问题和技术难点当前仍是研究空白。为此,本文的研究工作将从模糊RDF图数据库的角度出发,围绕模糊RDF图数据模型、子图模式匹配、子图近似查询和图数据匹配等问题展开。具体研究内容包括以下几个方面:（1）针对现有的模糊RDF数据模型仅能表示元组级模糊信息的问题,提出了一种能够支持元素级模糊信息的模糊RDF图数据模型。并且给出了模型的形式化定义。在该模型的基础上,讨论了在模糊RDF图数据库中类似关系数据库关系代数的代数操作,提出了一个通用的模糊RDF图代数框架,该代数框架可以有效的支持模糊RDF信息查询。同时还提出了模糊代数等价的形式化定义。并进一步的研究了在实际处理过程中如何利用模糊代数表示SPARQL查询问题,可以利用模糊RDF图代数将SPARQL查询转化成为一个直观的模糊RDF图代数表达式。模糊RDF图数据模型和模糊代数操作为模糊数据的语义Web发布,以及实现基于语义Web的智能信息处理奠定了基础。（2）针对模糊RDF图数据的查询问题,提出了基于子图模式匹配的模糊RDF数据查询方法。首先,基于整体匹配策略,将在传统的RDF数据模型上定义的子图模式扩展到模糊RDF子图模式,即在顶点上指定了模糊条件,表示用户的查询意图;边上用正则表达式标记,表示属性路径的结构。然后研究了基于扩展的图同态的模糊RDF子图模式匹配算法,用于有效地评估模糊RDF图上的子图模式匹配。该方法基于回溯搜索法,通过以深度优先的方式遍历解析树来生成每个可能的映射。所实现的基于正则表达式的属性路径查询方式,既保持了属性路径表达方式的简洁性,又实现了识别用户的查询意图,返回带有用户偏好的查询结果。（3）针对精确的子图模式查询算法可能会面临代价过高的问题,提出一种基于路径的模糊RDF子图近似匹配方法。在预处理阶段,建立了数据图的路径索引,保存了数据图路径及其隶属度的相关信息;匹配阶段通过该引索,提出了一种近似的模糊RDF子图匹配算法。首先,算法将查询图分解为一组可能重叠的路径,然后在数据图中查找到这些路径的匹配路径,从中选择最匹配查询路径的路径作为候选路径子集。接着候选路径通过连接操作,从而构建出查询的答案图。此外,通过在匹配过程中聚合每个候选路径的相对可能性来计算匹配结果图的绝对可能性。最后,综合实验验证了该方法的有效性。（4）针对在融合和互连环境中两个模糊RDF图数据对齐（比对）的问题,提出了一种基于相似度的模糊RDF图数据匹配方法。该方法不但利用节点和边的标签信息,还综合考虑了 RDF图的结构特征。首先,依据图元素（顶点和边）的标签内容,分别计算了 RDF图顶点和边标签的语法和语义相似度。然后,基于相似性传播的思想,将顶点的邻接关系作为结构特征信息,结合顶点和边的模糊隶属度,迭代计算了结构相似度。接下来,将各个相似度聚合在一起,获得总体相似性。最后,根据预定阈值,可以获得最佳比对。实验结果表明,该方法可以有效地测量模糊RDF图在各种场景下的相似性。