传统的实体解析是指,给定一个或多个描述现实世界的引用集合,识别其中对应于现实世界中同一实体的所有引用的过程。实体解析是数据清理,数据集成,数据挖掘等技术中关键的一步,是数据质量的保障。对于实体解析相关课题的研究其实早已起步,而由于近几年网络的迅速普及和数据规模的爆炸性增长,如何在海量数据中准确获取所需的信息,如何消除相似数据的歧义,如何检测出数据中的错误信息等已成为在生活生产中亟待解决的关键问题,实体解析也因此成为近几年热门的研究课题。随着研究的深入,已经有不少的研究成果被应用于各个领域,包括保险、银行、医疗等。论文中介绍了实体解析含义,背景起源,以及算法基础。列举并解释了实体解析发展过程中的经典算法包括成对实体解析,集合实体解析,大数据的实体解析等,以及它们的特点和局限性,分享了在新的应用环境下衍生出来的针对不同需求的新的实体解析算法。由于电子商务的兴起,对网络产品的精确识别成了亟待解决的具有极高应用价值的课题。网络数据具有无标准,无结构的特性,这与传统的实体解析问题的应用背景不同,是新的挑战同时也是新的机遇,论文将对网络产品的识别进行重点研究--分析现有的几种识别算法,包括WHIRL和TMWM算法,并进行实验分析比较,同时进行改进,加入更多的识别信息,如产品的属性,然后提出了SSM算法,提高了产品识别的精度和准度,并从字符串相似度缓存,约束知识库和分块策略三个方面对SSM算法进行优化,提高了算法的运行速度。