一种基于深度学习的大数据智能采集方法与流程
技术特征：
1.一种基于深度学习的大数据智能采集方法，其特征在于，该采集方法具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的大数据智能采集方法，其特征在于，步骤(1)中所述网络爬虫技术具体包括基于http库的请求发送与响应处理、html解析技术、数据存储技术、并发与异步处理以及分布式爬虫。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的大数据智能采集方法，其特征在于，步骤(3)中所述深度优先搜索具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的大数据智能采集方法，其特征在于，步骤(4)中所述关联知识图谱构建具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的大数据智能采集方法，其特征在于，步骤(4)中所述最优采集策略具体寻找步骤如果：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的大数据智能采集方法，其特征在于，步骤(6)中所述数据缓存具体步骤如下：
7.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的大数据智能采集方法，其特征在于，步骤(6)中所述分析预测具体步骤如下：
技术总结
本发明公开了一种基于深度学习的大数据智能采集方法，属于数据安全领域，该采集方法具体步骤如下：(1)通过网络爬虫技术识别并收集潜在数据源；(2)对各数据源进行分类识别并提取对应的关键信息；(3)对数据源进行深度优先搜索获取最优数据采集路径；(4)构建关联知识图谱并寻找全局最优的采集策略；本发明能够帮助系统快速定位和访问潜在的数据源，提高数据采集的效率，能够根据搜索结果动态调整搜索策略，提高数据采集的性能和适应性，使得采集到的数据更具有价值和意义，能够为数据的后续处理和利用提供有力支持，增强对数据的理解能力，帮助用户更好地理解数据的内在含义和价值，提高数据采集的效率和准确性。
技术研发人员：许仲秋,张欢
受保护的技术使用者：深圳朗道智通科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/11/26
文档序号 :
【 40125382 】
技术研发人员：许仲秋,张欢
技术所有人：深圳朗道智通科技有限公司
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
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