随着互联网技术的发展，Web成为各种应用与研究的重要数据源之一，为信息检索、数据挖掘等领域提供高质量的数据。Web中一类重要的数据保存在可搜索网络数据库中，只有通过提交查询请求，网站背后的数据才能按照一定的模板被扩展在网页上，如电子商务网站的商品信息网页，这类动态页面称为DeepWeb。Deep Web数据量大、发展迅猛、领域覆盖全面、主题性强、信息结构化程度高，具有很高的应用价值。因此，如何从Deep Web中有效地抽取信息，帮助人们快速、准确、有效的利用这些海量数据，具有重要的现实意义和广阔的应用前景。Internet上的各个网站的信息相互独立，Deep Web数据收集起来十分困难，在这种情况下，通常的搜索引擎发挥的作用微乎其微。通过手工书写规则完成信息抽取的方式虽然准确率高，技术门槛低，但是由于信息源的多样化和潜在的改版风险，手工方式无法满足人们对信息获取的需求。结合上述背景，可以发现Web信息自动抽取技术的研究与实现是一个非常迫切需要解决的问题。针对这一问题，本文在Web信息自动抽取技术方面，包括查询接口判定的机器学习方法、Web数据自动抽取、数据项对齐等方面，进行了深入而系统的研究，同时开发了Web信息自动抽取系统。本文具体的研究工作和研究成果如下：(1)采用基于决策树的查询接口自动判定方法。自动提取网页标签的特征，形成特征集合，根据几种分类算法的准确率的比较和分析，选择使用决策树分类器对网页标签进行分类。(2)在基于DOM相似度匹配的Web数据抽取算法的基础上，提出针对抽取结果的过滤算法，提高抽取结果的准确率。首先通过DOM相似度匹配算法抽取列表页面，但是由于这种算法仅仅挖掘网页的重复结构，导致抽取的准确率不高。在这个基础上，提出基于熵的过滤算法过滤抽取结果，并通过k-means聚类算法判断噪音的熵值。(3)在基于部分树对齐的数据项对齐算法的基础上，提出有效的对齐规则，提高数据项对齐的准确率。(4)在以上研究内容的基础上，设计开发了Web信息自动抽取系统，系统实现功能包括：1)给定多个数据源的情况下，自动判定查询接口，并能自动填充并提交查询请求。2)对查询请求返回的列表页面实现自动抽取，并对结果进行过滤，提高了抽取的准确率。3)将从列表页面中抽取的数据记录的数据项对齐，并保存。4)在存在分页导航的情况下，实现分页导航的自动连续抽取并将抽取结果保存。论文创新点如下：(1)采用基于决策树的查询接口自动判定方法，使用决策树分类模型自动判定查询接口，达到较高的准确率。(2)提出一种改进的列表页面数据自动抽取算法。在目前已有的基于DOM相似度的Web信息自动抽取算法的基础上，提出基于熵的过滤算法，达到更高的准确率。(3)提出一种改进的数据项对齐算法，在已有的部分树对齐算法的基础上，增加对齐规则，使得数据项的对齐达到更高的准确率。实现表明，本文提出的技术方法可以在基本无人工干预下快速、自动地抽取列表页面的丰富数据。