每一个网站（又称为数据源）都会提供一些数据值集合，用来反映事实信息，例如一个网上书店，它会提供很多书的信息，包括作者、书名、出版社和书的价格等。那么这些数据值就对应着一个集合，然而，事实和真相之间没有直接的关系。“事实”确实存在，也有可能不存在。而“真相”一定存在并且存在于“事实”的背后，“事实”是可以迷惑人的。不同的数据源通常会提供一些相互冲突的数据值，哪些值才是最可靠的值呢，为了提供给用户高质量的数据值，关键是数据集成系统能够解决数据冲突问题，并能够提取出正确的数据值。通常我们认为正确的数据值会被多数的数据源提供，而提供错误数据值的数据源相对是少的。依据这一观点，我们利用选票算法，把被最多的数据源提供的数据值作为正确的数据值，但是一个数据源提供的值无论正确与否，都会被很多其它的数据源复制。在这样一个数据信息化时代，提取准确的数据就变的很棘手。因此真值发现问题受到了日益广泛的关注。本文给出了实现数据源分类，数据冲突处理的具体实现策略，详细描述了捕获数据源提供的数据值的变化特征，辨别数据源的类型，以及观察数据值之间的相似性关系等一系列逻辑结构，来准确的查找特定对象的可靠数据值。