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随着互联网的发展，影视媒介越来越受到用户的青睐，尤其是电影媒介。但由于不同的内容提供商对电影媒介描述方式的不同和偏差，影响了用户的体验。针对上述问题，需要对来自不同提供商的数据做融合处理。为了准确区分出两条相同的信息数据，本文从用户和电影自身特征出发，提出了一种信息校验算法——MIV算法，并分别用三种方法训练模型参数。通过MIV算法，准确地区分出需要作融合处理的电影信息数据，然后对这些数据作信息补全处理。为了进一步验证所提出算法的有效性和实用性，分别与单维信息处理做比较，采用准确率、召回率和F1得以验证，证实了信息校验算法(MIV算法)比单维处理综合效果更优越。