1. 引言

1.1 研究背景与意义

随着电子商务的快速发展，网络上积累了海量的产品数据。这些数据来自不同的电商平台、卖家，存在着产品名称不统一、规格描述差异大等问题，给数据整合、价格比较、竞品分析等应用带来了极大挑战。传统的精确匹配方法无法处理产品名称中的拼写错误、缩写、语序变化等问题，因此需要引入模糊匹配技术。

Levenshtein 距离（编辑距离）作为一种经典的字符串相似度计算方法，能够有效衡量两个字符串之间的差异程度。将其应用于产品名称匹配，可以解决因人为输入差异导致的匹配困难问题。结合网络爬虫技术自动采集产品数据，能够构建一个完整的产品数据匹配系统，实现跨平台产品信息的整合与分析。

1.2 研究目标

本研究旨在开发一个基于 Python 爬虫技术与 Levenshtein 距离的产品数据匹配系统，具体目标包括：

1. 设计并实现一个高效、稳定的网络爬虫框架，能够自动获