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随着Web上信息的快速增长，如何将潜藏于非结构化文档中的商业信息有效提取并分析服务于商业管理已成为新的研究热点。利用现有的Web信息挖掘技术，针对原始数据的混合异构性，提出信息块多主题分割的方法，在建立的商业领域实体名字典指导下对商业信息进行抽取和分类，并引入一种信用评级机制，构造了一个基于Web信息挖掘的商业信息分析系统（CABWIM），实验结果表明系统能有效地将散落在Web中游在的商业信息抽取并加工整理，形成真正有实用价值的商业信息。