随着计算机技术，特别是Internet的迅速发展，可共享的资源越来越多，各种Web数据库中已经存放了涵盖各个领域的大量有价值的信息，成为人们获取信息的主要渠道。然而由于Web数据库所独有的空间复杂性导致了其数据源的极端多样性，这也使得Web数据库的表达形式之间存在巨大的差异，描述同一事物的数据却表现出了明显的异构特征。如何快速、准确、低成本地将各种描述同一事物的异构Web数据集成到同一个关系数据库中是很有意义的研究课题，它可以为用户提供访问数据的统一接口，实现异构形式对用户的透明。　　 传统的异构Web数据库集成方式采用Mediator-Wrapper框架模式，使用XQuery作为公共的查询语言，系统的所有功能都建立在全局数据的XML/元数据表达上。本文针对Web数据库的信息量大且更新速度快的特点，结合经典的决策树分类方法对海量含噪的异构Web数据库集成中的查询接口匹配问题展开研究。主要工作如下：　　 1.综述并分析了现有异构Web数据库集成框架Mediator-Wrapper的基本理论体系及当前主要的查询接口模式匹配方法。　　 2.系统总结了传统的决策树模型的基本理论，并分析了其经典算法及优化策略。　　 3.针对异构Web数据中含噪较多的特征，结合已有的决策分类算法，给出一种基于可疑实例影响度分析的混合决策树学习算法MDSⅡ，通过采用信息增益率函数选择分裂属性，分析可疑Web数据全局影响度，判定匹配模式，可以在很好地提高模式的匹配精度的同时解决Mediator-Wrapper框架对XML/元数据表达的过度依赖问题，大大提高了模型的抗噪性。　　 4.针对传统模式匹配方法在处理海量数据时存在的建模速度慢、过度依赖领域知识、分类规则过拟合现象严重等缺陷，提出一种基于当前节点中最大纯度差(PDN)变化趋势的自主数据集成分类算法PDN_trends，通过对数据自身的跟踪和观察计算来判定决策树的预剪枝时机，不依赖领域知识使得数据集成分类更加自主，同时减小模型规模使得分类规则更具可理解性，同时在保证一定分类精度的基础上提高了建树效率。　　 5.基于上述研究，实现了异构Web数据库模式匹配规则生成系统，通过大量多样的数据库实验说明了所提出的关于异构Web数据库集成中的查询接口模式匹配方法的正确性和有效性。