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随着B2B电子商务特别是电子集市的发展，企业进行电子交易更加灵活、方便，但同时由于大量信息的异构性也带来了信息集成上的问题，而且这一问题已成为B2B电子商务发展的瓶颈。文章建立一种基于本体的多Agent模型，增加GMAg（Goods Matching Agent）于商品的识别和自动匹配，综合考虑商品组件概念和属性组件概念的语义相似度，提出基于商品本体结构语义相似度匹配算法．解决了异构商务系统之间商品信息自动匹配问题。通过一个汽车领域的实例计算，说明其匹配精度和效率。