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针对Deepweb中模式匹配难度大的问题，根据目前模式匹配的特点，提出一种基于本体和BP网络相融合的的模式匹配新方法。该方法利用具有相同含义的本体分组来确立模式之间的对应关系，降低匹配的复杂度；利用BP网络的自我学习能力提高匹配的自动化程度。实验结果表明该方法能明显提高模式匹配的精确度和召回率，有效地提高了匹配质量。