医药电子商务的迅速发展与互联网商品监管手段与技术的落后,导致了网上违规药品发布的泛滥。违规药品不仅需要通过在线产品监测引擎进行实时监测,更需要智能地获取违规药品所涉及的市场主体信息。互联网市场主体的信息融合过程,首先需要对分布在互联网和不同相关监管部门之间的数据进行整合,其次需要结合专家知识,对药品违规类别进行判别,并给出相关市场主体信息报表。互联网药品的信息由于网络信息资源的异构性,需要对多源数据、信息进行集成与整合并消除歧义。在信息融合过程中,还需要对专家知识的主观性和模糊性所导致的不确定性问题进行融合消除。基于此,面向互联网市场主体信息抽取融合过程,设计了一种处理知识不确定性的网络信息融合框架,弥补了传统信息融合在不确定性处理上的不足。分别针对基于置信度方法和主观贝叶斯方法的不确定性信息融合技术,使用反馈自适应机制,自动校正初始不确定性定量以避免初始专家知识的主观性和模糊性。最后,针对互联网违规药品市场主体信息融合问题,给出了具体的应用分析与评测,解决了主体融合过程中信息冗余矛盾,消除了知识的主观性和模糊性,为互联网药品监管部门的执法提供了有效可靠的违规市场主体信息。