随着互联网的飞速发展，网络资源日益丰富，但传统的搜索引擎只能覆盖表面网络（Surface Web），而隐藏在网络深处的深网（Deep Web）却蕴藏着大量未被充分利用的信息资源。深网是指那些不被普通搜索引擎索引的网页集合，包括学术数据库、专业论坛、在线服务等。这些资源对于科学研究、商业决策以及社会管理等领域具有重要的价值。然而，由于深网数据的分布广泛且结构复杂，如何高效地从深网中提取有用信息并进行有效的整合成为了一个亟待解决的问题。

本研究聚焦于面向Deep Web的数据抽取与结果聚合技术，旨在开发一套能够自动识别、提取并聚合Deep Web数据的技术框架。首先，针对Deep Web特有的动态性和异构性特征，提出了一种基于语义分析的数据抽取方法。该方法通过构建领域特定的知识图谱，利用自然语言处理技术对网页内容进行深入解析，从而准确捕捉到用户所需的关键信息。其次，在结果聚合方面，设计了一种多源融合算法，能够根据用户的查询需求，从不同来源的数据集中筛选出最相关的结果，并以统一的形式呈现给用户。此外，还引入了机器学习模型来优化数据抽取过程中的特征选择环节，进一步提升了系统的性能。

实验结果显示，所提出的系统在面对复杂的Deep Web环境时表现出色，不仅提高了数据抽取的准确性，而且显著改善了结果聚合的效果。这一研究成果为实现更智能、更高效的网络信息服务奠定了坚实的基础，同时也为后续的研究提供了宝贵的参考经验和技术支持。未来的工作将着重于扩展系统的适用范围，使其能够更好地适应各种类型的Deep Web应用场景，同时进一步提升系统的智能化水平，使其具备更强的学习能力和自适应能力。