Während im gegenwärtigen Web das Sammeln vonInformation großteils von Menschen durchgeführt wird,soll es das Semantic Web ermöglichen diese Aufgabedurch Computerprogramme erledigen zu lassen. Zudiesem Zweck wird Information im Web mitmaschinen-interpretierbaren Daten angereichert,welche Aufschluss über deren Bedeutung (Semantik) geben.In der vorliegenden Arbeit wird ein Beitrag zu demsich derzeit noch in einer frühen Phase befindlichemForschungsfeld der Suche im Semantic Web geleistet,indem ein Suchansatz für das Semantic Web entwickeltund evaluiert wird. Als Ergänzung zur exakten Suchebasierend auf semantischen Metadaten sind in dasentwickelte Modell Methoden aus dem assoziativenRetrieval integriert. Assoziatives Retrieval ist einSuch-Paradigma aus dem Information Retrieval, welchesversucht ausgehend von einer Menge an relevanterInformation potentiell relevante Zusatzinformation zuidentifizieren, um Suchergebnisse durch zusätzlicherelevante Information zu verbessern. Im konkretenFall werden Assoziationen basierend auf semantischerÄhnlichkeit zwischen Konzepten aus einer Ontologieund inhaltsbasierter Ähnlichkeit zwischen Ressourcenerzeugt.