提出一种基于BP神经网络的二步检查法实体匹配新算法，将基于学习的思想引入到异构数据库实体匹配领域中，避开了传统方法计算属性权重的问题。实验结果显示，该算法很有效，能明显提高实体匹配的查准率，有较强的环境动态适应性，可以实现实体匹配的自动化。