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随着软件技术的发展以及复用概念的提出，软件复用已成为避免重复劳动，提高软件质量与开发效率的有效技术。建立一个完善、高效的构件库系统是实现软件复用系统化、工程化的保证，它肩负着对构件进行有效管理的责任。构件分类和构件检索是管理构件中的两个核心问题，而合理的构件分类结果是实现构件高效检索的基础和前提。本文在构件刻面分类表示的基础上，结合领域本体的语义功能来实现对构件合理的分类。针对目前较常用的刻面分类表示法的术语空间依赖于专家经验，具有较强人为主观因素的不足，本文结合领域本体的思想来实现对构件合理的分类，该方法能在语义程度上实现对构件的聚类分析，并通过实验验证可有效提高构件分类的质量，获得了合理的构件分类，为构件的高效检索奠定了基础。针对上海构件库领域相关下的人工智能构件，本文利用Protégé创建了领域本体，并且给出了创建的一般原则和步骤，通过领域本体术语间的语义关系，使得构件的聚类结果更为合理。为进一步改善构件聚类的效果，克服传统K-Means算法中k值的不确定性，本文给出了一种基于本体的软件构件聚类算法。该算法不需要预先设定k值，避免了k值不同对结果造成的影响，使构件的分类更加客观；该聚类算法与基于空间向量模型的K-Means聚类算法相比较，聚类结果有了提高，实现了对构件客观、合理的分类，为构件的高效检索奠定了基础，达到了降低软件复用成本，促进软件复用的目的。