在公共卫生和流行病学等医学研究中，我们所需的数据时常来自不同的数据源。上述数据的整合可通过比对各数据源中患者数据的身份识别类信息，以此识别并链接多个数据源中涉及同一患者的数据记录。然而，身份识别信息输入的偏差会导致记录链接缺失，从而影响数据的有效整合。应用概率论及统计学理论和机器学习方法，并基于多种汉字发音及字形相似度比对算法，我们提出了不同的记录链接方法，并对其链接准确性进行评估。利用上述记录链接法，使得部分身份识别信息录入不准确的情况下，仍可完成记录匹配或链接。