به منظور فراهم کردن یک چارچوب موثر برای تحلیل و کشف الگو، داده­های منابع گوناگون باید با یکدیگر ادغام شوند. در بخش های قبل اشاره شد که در مراحل مختلف آماده­سازی داده ها، به داده­های محتوا و ساختار وب نیاز است. یکپارچه­سازی داده­های محتوا، ساختار و کاربرد در سایر مراحل شخصی­سازی وب و وب­کاوی کاربرد وب برای تحلیل های بعدی و استدلال در مورد الگوهای کشف شده، استخراج دانش کاربردی­تر و ایجاد ابزارهای موثرتر شخصی­سازی وب مورد نیاز است. به عنوان مثال در کاربردهای تجارت الکترونیکی، ادغام داده های کاربر و ویژگی­های محصولات از پایگاه های داده بسیار حیاتی است. چنین داده هایی همراه با داده های کاربرد در فرایند داده­کاوی می­تواند به کشف سنجه­های مهم هوش تجاری منجر شود. از سوی دیگر، یکپارچه سازی دانش معنایی از محتوای سایت و واژگان شناختی دامنه می­تواند توسط سیستم های شخصی­سازی برای فراهم کردن توصیه های مفیدتر مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال یک سایت فروشنده­ی فیلم را در نظر بگیرید که از فیلترکردن جمعی بر روی رای­گیری­های فیلم ها و مشاهده صفحه­ها به منظور توصیه کردن استفاده می­کند. ادغام دانش معنایی درباره­ی فیلم ها (که احتمالا از محتوای سایت استخراج می­شود) می­تواند به سیستم اجازه دهد که فیلم ها را نه تنها بر مبنای رای های مشابه یا الگوهای گردشی، بلکه بر مبنای شباهت در ویژگی های خود فیلم ها مانند بازیگران، کارگردان، نوع فیلم و غیره به کاربران توصیه کند.