网页采集器的自动识别算法(科技项目（2）)

　　网页采集器的自动识别算法(科技项目（2）)

　　电子设计工程第28卷第28期2020年10月2020年10月收稿日期：2019-12-13稿件编号：201912116基金项目：科技项目（2）作者简介：何侯宇（1973—），男，福建福清人，硕士，高级工程师。研究方向：电网规划、电力营销。保护数据提供者的相关权益，保证综合共享数据的持续获取。目前综合共享数据已成为战略资源，许多国家和地区都对其进行了研究。我国已逐步进入正式运行阶段[1]，综合共享数据是连接数据持有者、数据使用者和数据中心的中心枢纽，综合共享数据由聚合多个数据。 ，如果数据被成功使用，需要对数据进行搜索、分类、组织和处理，并为共享数据的持有者提供相应的权益保护[2]。针对目前我国综合共享数据的发展阶段，本文在对基于深度学习的综合共享数据匹配算法研究的基础上，提出了一种对综合共享数据进行有效处理的匹配算法，并将参数确定为为匹配算法的有效稳定运行提供可靠保障[3]。

<p>1 综合数据匹配算法参数的确定 本文首先确定了综合共享数据匹配算法的参数 基于深度学习的综合共享数据匹配算法研究 何厚钰, 王炳鑫 ( 福建泉州 362000）摘要：针对传统匹配算法在匹配综合共享数据时存在匹配效率低、稳定性差等问题，本文研究了一种基于深度学习的新型综合共享数据匹配算法，历史研究数据具有探索性采集， 采集@采集接收到的数据经过信息参数化处理，确定匹配算法的参数，利用WRED工具实现数据的预处理，利用树干模型加速数据的计算和查询，提高计算效率，算法从数据重要性三个方面实现，设置了对比实验。结果表明，基于深度学习的综合共享数据匹配算法可以在短时间内实现匹配，匹配过程稳定性高。关键词：深度学习；全面的共享数据；数据匹配；匹配算法0.14022/j.issn1674-6236.202