【摘要】[目的/意义]网络大数据中蕴含着大量丰富的知识资源,如何从多源异构、社会交互、实时突发、动态高燥的网络大数据中提取出需要的知识元素,挖掘其背后的复杂关联,并将其形成解决具体问题的领域知识库,是知识融合研究亟待解决的问题。[方法/过程]从基于本体的知识表示视角,将网络知识表示为实例、属性、域集、关系和概念等五元组的形式,并以结构化疾病本体库Disease Ontology为例进行解析;采用手工和自动化的方式从非结构化数据源《中国高血压防治指南2010》中抽取相应的知识元素,并将其融合到Disease Ont