Deep Web指那些存储在网络数据库里、不能通过超链接访问,而需要通过动态网页技术访问的信息资源。网络数据库包括搜索引擎数据库、在线专业数据库及站内搜索数据库,统称为可检索数据库(Retrieval Database)。Deep Web中包含着丰富的可供访问的信息,将Deep Web数据源按所属领域进行分类是Deep Web数据集成搜索的一个关键步骤,大部分的Deep Web数据源拥有结构化的查询接口和结构化的查询结果,通常查询接口可以反映Deep Web数据源的内容组织结构。本文提出一种基于模型匹配的Deep Web数据库自动分类方法,该方法通过分析网页结构,根据标记之间的深度特征来自动抽取查询接口的特征词,进而形成特征向量。并从新的角度对VSM向量模型中的权值进行定义,同时采用一种新的向量模型来构建一个数据库查询接口,然后利用模型匹配的分类方法按深度遍历的顺序对其进行分类,最后通过实验验证该方法在查全率和准确率方面的有效性。