Diese Arbeit fokussiert auf die Integration von Web Anfrageschnittstellen (Web Formularen). Wir identifizieren mehrere Schritte für den Integrationsprozess: Im ersten Schritt werden unbekannte Anfrageschnittstellen auf ihre Anwendungsdomäne hin analysiert. Im zweiten Schritt werden die Anfrageschnittstellen in ein maschinenlesbares Format transformiert (Extraktion). Im dritten Schritt werden Paare semantisch gleicher Elemente zwischen den verschiedenen zu integrierenden Anfragesschnittstellen identifiziert (Matching). Diese Schritte bilden die Grundlage, um Systeme, die eine integrierte Sicht auf die verschiedenen Datenquellen bieten, aufsetzen zu können. Diese Arbeit beschreibt neuartige Lösungen für alle drei der genannten Schritte. Der erste zentrale Beitrag ist ein Exktraktionsalgorithmus, der eine kleine Zahl von Designregeln dazu benutzt, um Schemabäume abzuleiten. Gegenüber früheren Lösungen, welche in der Regel lediglich eine flache Schemarepräsentation anbieten, ist der Schemabaum semantisch reichhaltiger, da er zusätzlich zu den Elementen auch Strukturinformationen abbildet. Der Extraktionsalgorithmus erreicht eine verbesserte Qualität der Element-Extraktion verglichen mit Vergängermethoden. Der zweite Beitrag der Arbeit ist die Entwicklung einer neuen Matching-Methode. Hierbei ermöglicht die Repräsentation der Schnittstellen als Schemabäume eine Verbesserung vorheriger Methoden, indem auch strukturelle Aspekte in den Matching-Algorithmus einfließen. Zusätzlich wird eine globale Optimierung durchgeführt, welche auf der Theorie der bipartiten Graphen aufbaut. Als dritten Beitrag entwickelt die Arbeit einen Algorithms für eine Klassifikation von Schnittstellen nach Anwendungsdomänen auf Basis der Schemabäume und den abgeleiteten Matches. Zusätzlich wird das System VisQI vorgestellt, welches die entwickelten Algorithmen implementiert und eine komfortable graphische Oberfläche für die Unterstützung des Integrationsprozesses bietet. / This thesis focuses on the integration of Web query interfaces. We model the integration process in several steps: First, unknown interfaces have to be classified with respect to their application domain (classification); only then a domain-wise treatment is possible. Second, interfaces must be transformed into a machine readable format (extraction) to allow their automated analysis. Third, as a pre-requisite to integration across databases, pairs of semantically similar elements among multiple interfaces need to be identified (matching). Only if all these tasks have been solved, systems that provide an integrated view to several data sources can be set up. This thesis presents new algorithms for each of these steps. We developed a novel extraction algorithm that exploits a small set of commonsense design rules to derive a hierarchical schema for query interfaces. In contrast to prior solutions that use mainly flat schema representations, the hierarchical schema better represents the structure of the interfaces, leading to better accuracy of the integration step. Next, we describe a multi-step matching method for query interfaces which builds on the hierarchical schema representation. It uses methods from the theory of bipartite graphs to globally optimize the matching result. As a third contribution, we present a new method for the domain classification problem of unknown interfaces that, for the first time, combines lexical and structural properties of schemas. All our new methods have been evaluated on real-life datasets and perform superior to previous works in their respective fields. Additionally, we present the system VisQI that implements all introduced algorithmic steps and provides a comfortable graphical user interface to support the integration process.