由于互联网技术的飞速发展,Web信息急剧膨胀,传统搜索引擎注重查全率而查准率不足,导致Web信息搜索越来越困难。特定领域的Deep Web网站上蕴藏着丰富的主题信息,但是这些Deep Web网站通常是分散的、不易检索的,因此,Deep Web数据集成技术逐渐成为研究热点。它不但可以解决传统搜索引擎不能索引Deep Web数据的局限,还能把各个孤立的Deep Web数据集成到一起,提供面向主题的一站式搜索服务。林业Deep Web情况亦然,用户难以利用传统的技术全面快速地收集Deep Web中的企业信息,使用Deep Web数据集成技术对林业企业黄页进行集成,提供高效专业化的Web信息服务,能够让用户更快的找到相关信息,不仅促进林业信息化发展,同时,也有利于推动林业经济的发展。本文通过对林业企业黄页Deep Web特征的分析,提出根据层次结构制定导航规则的Deep Web爬虫模型,设计出数据抽取的模板。同时,本文还对用户身份验证、导航URL提取、翻页URL提取、页面属性字段的提取、数据去重等Deep Web数据集成关键技术做了探索性的研究,通过实验对各种方案进行了尝试和比较,然后给出了最优的解决方案,并最终开发出高可用性的林业企业黄页Deep Web数据集成系统。最后,本文对系统的改进做了一些展望,为进一步的研究提供了基础。