智能互联网信息采集系统CGSEEK
　　智能互联网信息采集系统CGSEEK浙江天宇信息技术有限公司信息采集系统结构采集系统结构图SQL Server等关系型数据库内容搜取目标网站信息处理互联网内联网天宇网页下载器CGRobot网页批量下载手动分类放置本地机指定文件夹CGRS全文数据库资料借助第三方系统进行采编、发布与检索天宇其他系统进行采编、审核、发布与检索系统主要功能支持各类标准格式信息资源的采集，如HTML页面、文本信息、表格、图片、声音、视频等；实现对网页与内联图片的统一采集；支持简体页面（BIG5码）的采集，并手动转换为标准的繁体码（GB码），支持Unicode码集；支持由程序手动生成的页面内容的采集，如由JavaScript生成的页面；能便捷将抓取网站上后台数据库的内容（JSP，ASP，CGI），和抓取须要通过用户身分校准的网站内容；支持单篇网页及网站历史数据的批量下载。系统能手动跟踪目标站点，采集最新的页面，信息手动去重；主题词过滤网页：在采集过程中，可以定义一个或多个主题词，对网页内容进行过滤，精确地获取与采集主题相关的网页内容；对于下载的网页，系统手动进行信息过滤，剔除广告及其他无用的信息，智能提取有价值的信息内容。
　　系统提供数组预定义相结合的处理方法：对于通常网页，可以默认由系统手动提取处理方法；对于中级应用与特殊的站点，系统提供数组预定义方法，保证网页内容提取的效率与质量；内容手动分类：通过计算机学习的手动分类规则，对采集的内容进行计算机手动分类；也可以对下载的内容根据主题词分类方式，计算机辅助人工进行批量分类。用户可自定义分类规则，系统支持正则表达式匹配定义。新闻媒体、政府部门、大型企事业单位纷纷通过互联网技术搭建网路信息搜集平台：新闻媒体须要获取大量的互联网上新闻资料，充实新闻资料库；政府机关须要搜集与自身业务相关的文献资料，提升办公与决策效率；大型企事业单位须要快速获取行业宏观环境、政策动态与竞争对手信息……天宇智能互联网信息采集系统（CGSEEK）集成了网页搜索、内容智能提取与过滤、自动分类、自动去重等技术，实现了对互联网信息采集、过滤、提取与批量上载的自动化与一体化。浙江天宇信息技术有限公司运行环境系统性能系统特性行业应用信息借助网页采集内容全面适应网站内容格式的多变性，能完整地获取须要采集的页面，遗漏少，网页采集内容的完整性在99%以上。内容准确度高能便捷地将网页中的信息提取下来，如日期，标题，作者，栏目等内容；过滤网页中的无用信息。
　　精确定义采集范围精确描述须要采集的网站范围，可以精确到整个网站、特定栏目、特定页面。使用便捷，自动化程度高系统参数设置简单，一次设置多次使用，修改便捷、直观、快捷。信息采集快系统通过多线程处理技术，可以同时启动多个搜索器，快速高效地对目标站点或栏目进行信息采集。可以将采集下来的网页信息放置到本地机器指定的某个文件夹下，进行借助。系统支持采集的文本内容批量上载到天宇CGRS全文数据库中，可以借助天宇采盘发系统及全文检索系统进行信息采编、审核、发布与全文检索等借助。经过智能提取的文本内容，可以上载到SQL Server等主流的关系型数据库中，充实资料库，也可以借助第三方应 用系统对信息进行采编、发布与检索等应用；支持RSS下载；网页镜像库支持数组内容提取。普通PC机，512M以上显存；操作系统：Windows 2000/2003/XP。网络传媒：自动跟踪与采集国内外网路媒体信息，可以使用关键词过滤搜索或批量采集的形式，实现各种新闻的有效采集、分类、编辑、管理、发布与检索一体化；系统支持第三方应用系统，如采编系统、发布系统、检索系统。党政机关：实时搜集与业务工作相关的信息资源或新闻，在外网或内网上实时动态地发布下来，满足办公人员对互联网信息的须要，提高办公与办事效率。
　　大型企事业单位：通过系统实时追踪与搜集行业新政、宏观环境、竞争对手等相关情报资料，有利于提高企业综合竞争力。采集速度：每分钟采集数百个最新目标页面（与机器性能及网路带宽有关）；处理速率：每分钟提取、过滤与上载数百个网页；自动分类：页面内容手动分类准确率90%以上；提取效率：页面内容（标题、日期、作者、正文等）准确提取率达99%以上。公司总部地址：浙江省杭州市环城西路新5号邮编：310006电话：0571-85117995 传真：0571-85118179网址：电邮：北京分公司地址：北京市海淀区魏公村街1号韦伯时代中心C座1803室邮编：100081电话：传真：E-mail: 查看全部

　　浙江天宇-智能互联网信息采集系统
　　新闻媒体、政府部门、大型企事业单位纷纷通过互联网技术搭建网路信息搜集平台：新闻媒体须要获取大量的互联网上新闻资料，充实新闻资料库；政府机关须要搜集与自身业务相关的文献资料，提升办公与决策效率；大型企事业单位须要快速获取行业宏观环境、政策动态与竞争对手信息……
　　天宇智能互联网信息采集系统（CGSEEK）集成了网页搜索、内容智能提取与过滤、自动分类、自动去重等技术，实现了对互联网信息采集、过滤、提取与批量上载的自动化与一体化。
　　系统结构
　　
　　系统主要功能
　　信息采集
　　支持各类标准格式信息资源的采集，如HTML页面、文本信息、表格、图片、声音、视频等。
　　实现对网页与内联图片的统一采集。
　　支持简体页面（BIG5码）的采集，并手动转换为标准的繁体码（GB码），支持Unicode码集。
　　支持由程序手动生成的页面内容的采集，如由JavaScript生成的页面。
　　能便捷将抓取网站上后台数据库的内容（JSP，ASP，CGI），和抓取须要通过用户身分校准的网站内容。
　　支持单篇网页及网站历史数据的批量下载。
　　信息借助
　　可以将采集下来的网页信息放置到本地机器指定的某个文件夹下，进行借助。
　　系统支持采集的文本内容批量上载到天宇CGRS全文数据库中，可以借助天宇采盘发系统及全文检索系统进行信息采编、审核、发布与全文检索等借助。
　　经过智能提取的文本内容，可以上载到SQL Server等主流的关系型数据库中，充实资料库，也可以借助第三方应用系统对信息进行采编、发布与检索等应用。
　　系统特征
　　网页采集内容全面
　　适应网站内容格式的多变性，能完整地获取须要采集的页面，遗漏少，网页采集内容的完整性在99%以上。
　　内容准确度高
　　能便捷地将网页中的信息提取下来，如日期，标题，作者，栏目等内容；过滤网页中的无用信息。
　　精确定义采集范围
　　精确描述须要采集的网站范围，可以精确到整个网站、特定栏目、特定页面。
　　使用方便，自动化程度高
　　系统参数设置简单，一次设置多次使用，修改便捷、直观、快捷。
　　信息采集快
　　系统通过多线程处理技术，可以同时启动多个搜索器，快速高效地对目标站点或栏目进行信息采集。
　　系统性能
　　采集速度：每分钟采集数百个最新目标页面（与机器性能及网路带宽有关）；
　　处理速率：每分钟提取、过滤与上载数百个网页；
　　自动分类：页面内容手动分类准确率90%以上；
　　提取效率：页面内容（标题、日期、作者、正文等）准确提取率达99%以上。
　　运行环境
　　普通PC机，256M以上显存；
　　操作系统：Windows 2000/2003/XP。
　　行业应用
　　网络传媒：自动跟踪与采集国内外网路媒体信息，可以使用要害词过滤搜索或批量采集的形式，实现各种新闻的有效采集、分类、编辑、治理、发布与检索一体化；系统支持第三方应用系统，如采编系统、发布系统、检索系统。
　　党政机关：实时搜集与业务工作相关的信息资源或新闻，在外网或内网上实时动态地发布下来，满足办公人员对互联网信息的须要，提高办公与办事效率。
　　大型企事业单位：通过系统实时追踪与搜集行业新政、宏观环境、竞争对手等相关情报资料，有利于提高企业综合竞争力。 查看全部

　　AI智能拓客系统.鹰眼大数据.鹰眼智客营销系统
　　大家还高上网吗？在这里教你们一个秘诀，如果她们所说的是真的可以采集的话，可以使她们给您几个数据，自己测试一下不就晓得了
　　
　　大数据（big data），指未能在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是须要新处理模式能够具有更强的决策力、洞察发觉力和流程优化能力的海量、高增长率和多元化的信息资产。在维克托·麦尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编撰的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行剖析处理。大数据的5V特征（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
　　而通过整合大数据与使用网路爬虫技术（General Purpose Web Crawler）来采集抓取门户站点搜索引擎，大型 Web 服务提供商和各行业网站，B2B,B2C网站平台等采集出来的数据，采集出里面店家的联系方法，企业信息等来进行后续的营销操作
　　这个采集大数据采集的核心
　　什么样的是破解版的大数据智能营销系统呢?
　　1.首先是看软件的分布：软件洒落在桌面，无系统，无体系 ，模仿营销袋子，却形神不似，数据系统都是笔记本存储的，不是在线抓取的。看着没有统一性，规律性。
　　2.无服务，无更新，无售后，口头承诺，不能眼见为实。大多数人都不是专业计算机行业的。无售后就是一次性软件，软件系统出了问题以后想找人处理一下，转身却找不到当时承诺的人，那么这个系统软件也就基本不能用了。
　　没有详尽的视频信息为您讲解，一路全靠自己摸索，浪费自己的时间和精力。破解版的软件大多数都是买回来就是一堆软件，只能看着却不会使用这种软件，仿佛买回来一堆数字，看也看不懂，想学习又没人教。不会用，又没人教，就非常容易出问题，并且不仅问题还没人解决。本来订购这个软件就是为了解决苦恼，解放人力的。到最后买回去发觉这哪是买回去一个有效的得力助手，这简直是买回去一个“祖宗”。单是研究软件就够你研究的了。
　　鹰眼智客在这里提醒你们订购的时侯一定要多对比 多考察，选择有实力的公司。鹰眼智客： 查看全部

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　　我们是一套什么样的系统？Nicewords是由工作在顶尖门户网站的几名资深中级工程师借助爬虫技术(蜘蛛机器人,spider)和动词技术，结合白帽SEO(规避了一切风险的搜索引擎优化)，利用URL重写技术、缓存技术，使用PHP语言开发的一套能按照设置的关键词手动抓取互联网上的相关信息、自动更新的WEB智能建站系统。利用NiceWords智能建站系统，只须要在配置页面上设置几个关键词，NiceWords能够全手动的生成一套能手动更新的网站了。 您要做的仅仅是设置几个关键词，其他的一切交给NiceWords来完成！
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　　我们的系统有这些特点？全手动更新设置好关键词后，系统借助独有爬虫技术(spider)自动在互联网上找寻热门的相关关键词，然后手动抓取相关的文章，真正的全手动! 你要做的仅仅是设置几个关键词，告诉系统你的网站定位，其他的有系统全手动完成
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　　NiceWords的一些数据 根据一年以内我们的超过30个网站的测试，得出这种数据：
　　[*]设置20个左右的关键词时，一天能手动更新文章 3,000-10,000篇 (根据关键词冷热程度有所不同)[*]利用NiceWords提供的sitemap向google/yahoo等递交后，7天 以内能被google/yahoo收录[*]3周 左右，网站日访问量 1000IP 以上； 一个月左右，网站日访问量能达到2000-5000IP (根据关键词的设置有所不同)[*]2、3个月时间，搜索引擎收录会趋向稳定。 网站日IP能得到 8000-15000 之间。[*]一个月之后，网站广告收入在 1500-3000元人民币/月
　　如何使用NiceWords？
　　[*]注册成为NiceWords会员 [color=#800080] [/color][*]下载NiceWords，上传到您的空间，根据提示安装。[*]使用注册的账号登入系统[*]在配置界面设置您的关键词、网站名称等信息，从众多精致模板中选择一套您喜欢的模板[*]访问一下您的网站首页并保持页面打开状态30分钟等待NiceWords为您的网站获取并更新信息。[*]OK，网站建设完成了！以后系统会手动更新信息，无需您做任何操作！演示[color=#800080][/color]
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　　【摘要】：随着联通互联网的快速发展,移动互联网步入大数据时代,移动应用数据剖析需求日益显著,从而对联通应用信息采集提出了更高的要求。由于应用数目过分庞大,移动应用商店只将部份应用信息展示在以超链接可以抵达的静态网页中,而将大量信息隐藏在查询表单后的Deep Web中,导致已有的信息采集策略未能获取到较全的应用信息。目前,针对这一问题已有研究者将Deep Web采集技术应用到联通应用商店,但未考虑联通应用商店网站自身特征,导致其采集的应用信息覆盖率和效率较一直较低。同时和通常网页一样具有时效性,即网页结构会不定期地改变,导致爬虫失效。为了解决以上问题,本文对信息采集技术和大量主流联通应用商店进行了研究,完成了以下工作:1、分析了联通应用商店网页结构特征,应用信息分布情况,研究了搜素匹配机制,总结了不同应用商店应用信息采集流程及所用技术。提出通过建立规则库,把添加和维护某一具体应用商店化为对规则库的操作,从而提升系统的可扩展性和维护性;2、提出一种基于应用类别关键词搜索的采集方法,提取一定比列的通过TF-IDF算法估算的应用名称+应用描述信息中的高权重词作为搜索关键词用以构造应用商店的搜索表单,使隐藏于Deep Web中的应用信息曝露下来,再结合Surface Web信息采集技术采集这些应用信息,提高了采集应用信息的覆盖率和效率;3、分析信息采集系统失效缘由以及失效影响,提出基于运行时、运行后的数据统计剖析的系统失效预警策略。通过剖析系统运行时失败访问网页比列、失败抽取数组比列以及与历史数据对比的成功访问网页比列、成功抽取数组比列是否超出阀值,判断系统是否失效,发出相应的警报货预警,从而提升系统的时效性和维护性。4、设计了一个面向联通应用商店的智能信息采集系统,通过规则构造商店信息采集代码,采集完Surface Web应用信息后,继续采集Deep Web应用信息,并通过数据统计对系统进行报案;5、使用python编程语言、Scrapy网路爬虫框架等实现了面向联通应用商店的智能信息采集系统,并进行了实验,对面前主流的应用商店进行了信息采集。 查看全部

　　
　　本发明涉及系统指标建模与采集技术领域，尤其涉及一种系统指标智能建模与采集系统.
　　背景技术:
　　目前，在同一电力公司行业的基准计算中有141个一级指标，涉及500多个二级指标. 这些指标分为主观得分和实际数据计算得分. 由于辅助指示器中收录大量系统，因此多个系统无法提供有效的接口. 结果，难以有效地在系统之间循环数据. 当前的总体指标数据采集工作是在多个系统上手动执行的，然后在同一手册中进行采集，排序和输出报告. 总体计算是手工统计，非常复杂. 人工成本高，准确率低. 特别是从50个系统中手动获取二级索引数据会极大地影响电源管理系统和统计的及时性. 索赔.
　　技术实现要素:
　　本发明的目的是提供一种用于系统指标的智能建模采集系统. 本发明将指标计算的方法由人工改为系统自动，系统可以实现自动采集，自动集成，自动计算，自动排序，自动预警等一系列自动化功能，大大提高了管理的质量和效率. 解决背景技术中出现的问题.
　　为了达到上述目的，本发明提供了以下技术方案:
　　一种用于系统指标的智能建模和采集的系统，包括多线程分布式模块，采集引擎模块，数据重建模块，数据存储模块，可视引擎模块，自匹配模块和规则触发模块，多线程分布式模块连接到数据存储模块，数据重建模块和采集引擎模块. 数据存储模块连接到视觉引擎模块和数据重建模块. 数据重建模块连接到采集引擎模块. 采集引擎模块连接到主机，其中
　　多线程分布式模块，用于由多个软件客户端和服务器进行处理，可用于在同一台计算机或服务器上打开多个软件；
　　采集引擎模块根据采集规则采集搜索主机的一级指标和二级指标的数据，并对主机上传的一级指标和二级指标的数据进行分析；
　　数据重建模块，根据重建规则将采集到的数据格式转换为数据并合并到数据存储模块中；
　　数据存储模块根据存储规则存储一级指标和二级指标的数据；
　　视觉引擎模块根据视觉规则将主要指标和次要指标浓缩到软件中，形成可视搜索，并将其集成到管理视图和工程视图中.
　　自匹配模块结合了可视化云和可视化规则，以自动匹配集中的一级和二级指标；
　　规则触发模块用于管理获取规则，重建规则，存储规则和可视规则.
　　此外，系统设计方法的步骤为:
　　第1步: 自定义软件系统中一级指标的采集和计算规则；
　　第2步: 在软件系统中的每个系统中预设登录授权；
　　步骤3: 系统跟踪一级指标的计算公式，自动分析涉及的系统，系统中的接口指标，然后建立一级指标的采集模型，进行数据采集定期；
　　步骤4: 采集所有涉及的二级指标后，进行自动计算；
　　第5步: 将一级指标的计算结果与期望值进行比较，并自动发出警告.
　　此外，系统采用Java语言开发，采用J2EE框架，采用WebService进行数据互连和互通.
　　此外，系统数据库使用数据库MYSQL.
　　此外，该软件的操作系统支持: Linux，Window Server 2003/2008.
　　此外，该软件浏览器支持: IE6，IE7，IE8，Firefox 3.5.
　　此外，该软件的设计工具是ProwerDesigner 15.0，开发工具是Eclipse 3.1和Maven 3.0.
　　此外，该软件的Web测试工具是Jmeter 2.3和IETester 2.1，并且Web服务器支持Weblogic 10.3和Tomcat 6.0.
　　与现有技术相比，本发明的有益效果是:
　　1. 本发明提供的系统指标智能建模与采集系统. 通过本发明的系统软件将一级指标模型输入软件后，系统可以自动计算出一级指标所涉及的参数. （二级指标），结合页面解析，文件流，接口等现有技术，智能地建立该指标的跨系统采集模型，然后通过模拟技术定期从多个系统中获取二级指标数据. 登录页面分析和自动计算，将索引计算的方式从手动更改为系统自动，实现多个系统的不同版本和不同的计算可以建立有效的数据获取方法，避免了多个相关的二级指标始终是人为的统计计算以及基于软件的自动建模采集. 这种方法大大减少了人工分析，采集和统计工作，并提高了企业基准管理的整体质量和效率.
　　2. 本发明提供的系统指标智能建模与采集系统，计算并生成一级指标的计算结果. 将一级指标的计算结果与预期值进行比较，以确定它们是否满足预警条件. 当指标的计算结果低于预期时，即满足预警条件，并发出预警和预警提示，实现自动预警功能.
　　图纸说明
　　图1是本发明的软件系统架构图；
　　图2是本发明的软件系统索引系统的表图.
　　具体的实现方法
　　以下将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚，完整地描述. 显然，所描述的实施例仅仅是本发明实施例的一部分，而不是全部. 例. 基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围.
　　请参考图1，用于系统指标的智能建模采集系统，包括多线程分布式模块，采集引擎模块，数据重建模块，数据存储模块，可视引擎模块，自匹配模块和规则触发模块和多线程分布式模块分别与数据存储模块，数据重构模块和采集引擎模块连接，以利于多线程分布式模块与数据存储模块之间的数据传输；数据重建模块和采集引擎模块. 数据存储模块分别与可视引擎模块和数据重构模块连接，数据重构模块与采集引擎模块连接，采集引擎模块与主机连接. 其中，多线程分布式模块用于由多个软件客户端和服务器进行处理，可以在同一台计算机或服务器上打开多个软件以上传每个一级索引和二级索引的数据. 采集引擎模块根据获取规则采集搜索主机的一级索引和二级索引的数据，并对主机上传的一级指标和二级指标的数据进行分析，避免手工统计上传. 系统自动将主要指标模型输入软件；数据重建模块转换采集到的数据格式，并根据重建规则将其存储在数据库中. 数据存储模块根据存储规则存储第一级指标和第二级指标的数据，避免丢失，便于以后查找. 可视化引擎模块，根据可视化规则将一级指标和二级指标组合在一起，压缩到软件中形成可视搜索，并集成到管理视图和工程视图中，看起来更清晰，更直观；自匹配模块结合视觉云和视觉规则，自动进行集中的一级和二级指标匹配；规则触发模块用于管理获取规则，重构规则，存储规则和可视规则，并可以管理索引数据处理的过程.
　　软件系统设计方法的步骤为:
　　步骤1: 系统采用Java语言开发. Java语言具有分布式，解释性，可靠，安全，高性能和多线程的优点. 该系统采用可扩展，灵活的J2EE框架，易于维护的业务系统提供了良好的机制. WebService用于数据互连. WebService可以使运行在不同计算机上的不同应用程序交换数据，而无需其他专门的第三方软件或硬件的帮助. 集成，自定义软件系统中一级指标的采集和计算规则，并将一级指标模型输入软件，避免人工输入；
　　步骤2: 软件系统中预先设置了每个系统的登录权限，方便根据权限登录并进行验证登录；
　　步骤3: 系统跟踪一级指标的计算公式，自动分析涉及的系统，系统中的界面指标，然后对于一级指标，系统可以自动计算涉及的参数在第一级指标（二级指标）中，智能地建立该指标的跨系统采集模型，实现多个系统的不同版本和不同的计算，建立有效的数据采集方法，并避免使用多个始终存在的相关二级指标基于软件的人工统计计算和自动建模该采集方法大大减少了人工分析，采集和统计工作，提高了企业基准管理的整体质量和效率. 系统数据库使用快速，可靠和适应性强的数据库MYSQL，然后定期采集数据. ;
　　步骤4: 采集所有涉及的二级指标后，通过模拟登录页面分析技术从多个系统中获取二级指标数据，并自动进行计算以生成一级指标的计算结果；
　　步骤5: 将一级指标的计算结果与期望值进行比较，以确定其是否满足预警条件. 当发现一级指标的计算结果低于期望值时，满足预警条件，并给出预警和预警.
　　软件的操作系统支持: Linux，Window Server 2003/2008，支持多个系统版本，这有助于建立具有不同系统版本和不同计算方式的有效数据获取方法. 该软件浏览器支持: IE6，IE7，IE8，Firefox 3.5，并支持多个浏览器版本. 该软件的设计工具是ProwerDesigner 15.0，开发工具是Eclipse 3.1和Maven 3.0. 软件版本控制: SVN 1.5. 软件项目管理: Microsoft Project2007. 软件缺陷管理工具: Bugzilla 3.2. 该软件的Web测试工具为Jmeter 2.3，IETester 2.1，并且Web服务器支持Weblogic 10.3和Tomcat 6.0.
　　根据图2可以看出，物流部门，办公室和分销网络办公室的第一级指标，一些第二级指标和一些第三级指标使用的是本发明获取数据，表明多个系统版本不同且计算方法不同，可以建立有效的数据采集方法，并避免了多个相关的二级指标被人为统计计算.
　　工作原理: 定制软件系统中一级指标的采集和计算规则，将一级指标模型输入软件，并在软件系统中的每个系统中预设登录授权. 授权登录后，系统将跟进. 一级指标的计算公式自动分析所涉及的系统和系统中的接口指标，然后针对一级指标，系统可以根据所涉及的计算参数（二级指标）自动建立指标在第一级指标中，系统跨系统获取模型，然后定期执行数据采集. 采集完所有涉及的二级指标后，通过模拟登录页面分析技术从多个系统中获取二级指标数据，并自动进行计算以生成一级指标. 将计算结果与一级指标的计算结果进行比较. 确定是否满足预警条件的期望值. 如果发现一级指标的计算结果低于预期，则满足预警条件，并给出警报和预警.
　　综上所述，本发明提出的系统指标智能建模采集系统，通过本发明的系统软件，在将一级指标模型输入软件后，系统可以自动跟踪所涉及的级别指标该指标的计算参数（第二级指标）与现有技术（例如页面解析，文件流和接口）相结合，以智能方式建立该指标的跨系统采集模型，然后通过模拟登录页面分析以从多个系统中获取辅助指标的技术是自动计算的，索引计算的方法已从手动系统更改为自动系统. 实现多个系统的不同版本和进行不同的计算可以建立一种有效的数据获取方法，从而避免了人工统计已计算出的多个相关辅助指标，并且这些辅助指标是自动基于软件的. 建模采集的方法大大减少了人工分析，采集，统计工作，提高了企业基准管理的整体质量和效率. 该计算生成第一级指标的计算结果. 将一级指标的计算结果与期望值进行比较，以确定它们是否满足预警条件. 如果发现一级指标的计算结果低于预期，则满足预警条件. 具有自动警告功能.
　　以上仅是本发明的优选的具体实施方式，但是本发明的保护范围不限于此. 根据本发明，在本发明公开的技术范围内的技术领域的任何技术人员，均应等效地替换或改变技术方案及其发明构思，并且它们均应收录在本发明的保护范围之内. 查看全部

<p>集成网络资源采集，转换，导出，释放，请求和监视. 通过强大而灵活的采集项目，在本地挖掘数据后，可以将其导出到各种数据库（MSSQL，Oracle，MySQL，Firebird，PostgreSQL，SQLite，ACCESS，XML，CSV），也可以发布到主要网站， CMS和论坛还可以批量转换数十种文件格式，修改属性和修复媒体文件，制作电子书，还可以监视指定的网站并在数据更改时自动通过多种方法（MSN / ICQ / QQ / Jabber）. / Email /网络接口请求/信使服务/ Web服务/各种数据库/文件/系统日志/第三方接口等）通知，还可以发送自定义的网络请求（例如自动投票等）. 查看全部

　　作为大数据智能营销系统行业的领导者，鹰眼大数据自成立以来一直受到各界领导人的关注和认可. 那么鹰眼大数据呢？
　　当前，我们的大数据智能扩展系统是一家上市公司: Donge Gujiao股权代码（800308），Siji Muge股权代码（603366），Sankeshu（上市代码603737），支付巨头Lakala，北京包括Yacheng International在内的数百家公司Travel提供技术智能营销支持！
　　
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　　4. 许多知名的实体公司和移动电子商务组织都在使用它，有1000多家中小企业为客户提供服务，并且这些功能有效地达到了100％.
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　　目前，市场上有越来越多的AI智能扩展系统破解版，各种离谱的夸张和夸张的功能，吸引着消费者！选择时每个人都必须注意！
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　　每个人都必须清楚最重要的一点. AI智能扩展系统是辅助营销的工具. 市场上的AI智能扩展系统的功能都是一样的！它没有想象中的强大. 该系统的所有操作均在腾讯规则允许的规则下进行. 采集的数据仅是一些商业公共数据，并且没有其他个人隐私，因此每个人都不必担心触犯法律.
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　　本发明涉及网络信息采集技术领域，尤其涉及一种通过网页采集模型实现的Internet信息采集方法和系统.
　　背景技术:
　　随着Internet的迅猛发展和大数据平台的出现，海量的网络信息已难以描述，从网络数据中搜索和查询所需的数据更加麻烦. 现有的搜索模式通常通过搜索在搜索引擎或专业数据库中进行搜索，但是由于数据更新速度快，因此每次都需要对其进行搜索和重新检查，这不仅浪费时间，而且效率低下.
　　此外，对于某些数据采集系统，通常是通过连续检索和连续数据分析以及去噪来获得所需的数据. 每次检索都需要重复以前的工作，这是浪费资源.
　　技术实现要素:
　　为了解决现有互联网数据采集的繁琐和资源浪费的问题，本发明提供了一种快速高效的人工智能采集方法和系统.
　　为了达到上述目的，本发明提供的技术方案是: 一种互联网信息人工智能采集方法，包括以下步骤:
　　建立网页采集模型，并建立基于爬虫或搜索引擎检索的模型以获得网络数据；
　　获取网络信息，并使用网页采集模型在大数据平台上采集有关文章，新闻和帖子的数据；
　　数据处理，对采集到的数据进行数据处理，包括图像处理，文本翻译，去噪和重复数据删除；
　　数据分析，根据结构将处理后的数据分为多个数据单元，自由组合这些数据单元以形成一个数据单元组，然后对该数据单元组进行语义匹配，输出匹配索引，并用匹配指数最高的单位组；
　　重新学习网页采集模型，存储数据分析结果，并将其交替提供给深度神经网络，作为网页采集模型的学习样本，并定期审查和迭代修改模型；
　　结果输出，在模块的人机交互界面中显示数据分析的结果.
　　在上述技术方案中，深度神经网络获取多组内容混合特征数据，将特征数据输入到深度神经网络模型中进行训练，每组数据通过网络输出预测结果进行训练数据会更新深度神经网络模型参数，更新的深度神经网络将用于下一组训练，直到深度神经网络模型参数收敛为止.
　　在上述技术方案中，特征数据还包括网站类型，URL，文章标题，文章来源，文章发表时间，文章重印，文章点击次数，文章评论，文章摘要和文章作者.
　　作为优选的技术方案，图像处理由OCR图片识别模块执行.
　　此外，本发明提供一种用于Internet信息的人工智能采集系统，包括: 网页采集模块，用于从Internet或大数据平台采集数据，提取所需的文章，新闻，帖子或微博数据，并通过深度神经网络进行再学习；
　　数据处理分析模块，用于对网页采集模型采集的数据进行分析，包括图像处理，文本翻译，关键词提取，去噪，去重，匹配索引和相似度分析；
　　数据存储模块，用于存储Web采集模型采集的数据和数据分析模块的数据；
　　人机交互模块用于在人机交互界面中显示经过分析处理的数据子模块，可以通过人机交互界面修改需要采集的内容.
　　在此系统中，最好由OCR图片识别模块执行图片处理.
　　在系统中，人机交互模块又分为信息模块，报告模块，过滤器模块，任务模块和统计模块.
　　本发明相对于现有技术的有益效果是，该采集方法是基于网页采集模型对互联网数据进行检索和分析，然后与人机交互显示相结合，通过网络的特征模式进行学习. 深度神经网络，并使用深度神经网络将解析数据与特征数据进行比较，并更新检索和分析方法. 每次学习时，网页采集模型都会提高数据检索的准确性. 经过一定的学习，可以达到人眼与人脑的协作水平；是的，通过学习网络采集模型，采集系统无需人工干预即可达到效果.
　　图纸说明
　　图1是本发明方法的流程图；
　　图2是本发明方法的详细流程图；
　　图3是本发明的系统结构图；
　　图4是本发明系统的详细结构图；
　　图5是系统的总体框架.
　　具体的实现方法
　　下面将参考附图进一步描述本发明的具体实施例. 这里应当注意，这些实施例的描述用于帮助理解本发明，但是不构成对本发明的限制. 另外，以下描述的本发明的各个实施例中涉及的技术特征可以彼此组合，只要它们彼此不冲突即可.
　　如图1和图2所示，一种用于Internet信息的人工智能采集方法包括以下步骤:
　　S10: 建立网页采集模型；建立模型以通过搜寻器或搜索引擎检索网络数据. 该模块用于从Internet或大数据平台采集数据，提取所需的文章，新闻，帖子或微博数据，以及通过深度神经网络进行重新学习；
　　S20: 获取网络数据；通过网络采集模型在大数据平台上采集有关文章，新闻和帖子的数据，包括采集网站类型，URL，文章标题，文章来源，文章发表时间，文章转载，点击次数，文章评论，文章摘要，缓存文章作者等数据，如图2所示. 任务处理引擎根据调度的任务获取要执行的采集任务后，任务处理引擎下达任务. 采集下载引擎下载并采集网络信息，然后忘记了页面分析引擎处理和分析网络数据，即下一步S30.
　　S30: 数据处理；对采集到的数据进行数据处理后，结果处理引擎将采集包括图像处理在内的数据，并通过OCR图像识别模块对图像进行处理，以提取图像中的文字或图案；通过翻译进行文本翻译模块将网站中的非中文文本翻译成中文，然后提取文本关键字并将其与用户设置的关键字进行比较；然后去噪，删除低相关性信息，然后删除相同或高度相似的内容. 文章，新闻等在删除时也会被删除.
　　S40: 数据分析. 根据结构将处理后的数据分为数据单元. 数据单元包括文本​​标题和文章内容. 每个标题或内容都是一个数据单元，然后将这些数据单元自由组合成一个数据单元组，然后对该数据单元组执行语义匹配. 使用分词技术对数据单元组中的两个或多个数据单元进行匹配，计算出相关的技术指标，如词频，情绪，正负等，然后比较上述指标进行加权平均，最终得到匹配指标，并提取出匹配索引最高的数据单元组；
　　S50: 结果输出，它在人机交互界面中显示分析数据，即数据单元组中具有最高匹配索引（文章标题，文章内容）的数据，文章模块，新闻模块，微博模块和发布模块等使用这些模块将检索到的信息放入相应的模块中，方便用户阅读；
　　S60: 重新学习网页采集模型，优化网页采集引擎功能，学习样本，数据分析结果和在人机交互中修改的采集数据被存储并交替循环到深度神经网络作为网页采集模型研究样本，并定期审查和迭代修改模型. 深度神经网络获取多组内容混合特征数据. 特征数据包括网站类型，URL，文章标题，文章来源，文章发表时间，文章重印，文章点击，文章评论，文章摘要，文章作者，然后将特征数据输入到深度神经网络模型中进行训练，每组数据通过网络输出预测结果，并用训练数据更新深度神经网络模型参数，更新的深度神经网络将用于下一组训练，直到深度神经网络网络模型参数收敛，并且可以重新建立网页采集模型.
　　通过深度神经网络的特征模型学习，深度神经网络用于将解析后的数据与特征数据进行比较，并更新了检索和分析方法. 每次学习时，网页采集模型都会更准确地检索数据. 经过一段时间的研究，可以达到人眼与人脑之间的协作水平.
　　此外，如图3和图4所示，本发明提供了另一个Internet信息人工智能采集系统，包括: 网页采集模块，其使用爬虫或搜索引擎来检索用于获取网络数据的模型. 它从Internet或大数据平台采集数据，提取所需的文章，新闻，帖子或微博数据，然后通过深度神经网络进行重新学习.
　　具体的了解是，网页采集模块将数据分析模块的分析结果和在人机交互中修改后的采集数据进行存储，并交替发送给深度神经网络，作为网络学习的样本. 网页采集模型，并分阶段进行阶段审查，反复修改模型. 深度神经网络获取多组内容混合特征数据. 特征数据包括网站类型，URL，文章标题，文章来源，文章发表时间，文章重印，文章点击，文章评论，文章摘要，文章作者，然后将特征数据输入到深度神经网络模型中进行训练，每组数据通过网络输出预测结果，并用训练数据更新深度神经网络模型参数，更新的深度神经网络将用于下一组训练，直到深度神经网络网络模型参数收敛，并且网页采集模块正在学习.
　　数据采集对象包括新闻，论坛，博客，帖子栏，网页，微博等. 在配置监视任务时，可以同时配置多个关键字，并且多个关键字之间用#分隔，过滤词为用于过滤搜索结果，此项为可选.
　　此外，该系统还包括一个数据分析模块，即图4中的获取和分析引擎，用于图像和文字处理. 任务引擎获取任务后，将对采集的数据进行分析. 有多种分析方法. 对于图片，使用OCR图像识别模块处理图片并提取图片中的文本或图案；对于文本，包括文本翻译，使用翻译模块将网站中的非中文文本翻译成中文，然后提取文本关键词并比较用户设置的关键词；然后执行去噪，删除低相关性信息，然后删除相同或高度相似的文章，新闻等进行重复数据删除. 其中，相似性分析受保护，这将是两个. 或比较多篇文章和新闻，最后给出相似之处.
　　系统还包括一个数据存储模块，用于存储网络采集模型采集的数据和数据分析模块的数据；
　　该系统还包括一个人机交互模块，该模块在人机交互界面中显示经过分析和处理的数据子模块，同时可以通过以下方式修改需要采集的内容: 人机交互界面. 人机交互模块分为文章模块，新闻模块，微博模块，发布模块，文章模块，新闻模块，微博模块和发布模块. 这些模块用于将检索信息放置在相应的模块中，以方便用户参考；另外，在人机交互中增加了一个设置模块，同时可以通过该设置模块改变需要采集的内容，以修改引擎配置中心，具体包括关键字管理，网站管理，链接管理，标题管理，过滤词管理，作者设置等，用户只能根据设置的URL搜索和检索网站的文章或新闻，或者仅检索作者的相关文章等.
　　如图5所示，用户可以通过管理配置中心访问分布式采集服务器. 分布式采集服务器通过网络与Internet，视觉识别引擎服务器和数据存储服务器通信，以便多个用户可以同时访问每个服务器，从而增加了服务器的承载能力，从而改善了用户体验.
　　以上已经参考附图详细描述了本发明的实施例，但是本发明不限于所描述的实施例. 对于本领域技术人员而言，在不脱离本发明的原理和精神的情况下，对这些实施例的各种变化，修改，替代和修改仍属于本发明的保护范围. 查看全部

　　了解过ai大数据智能营销系统的人都明白，ai智能营销系统又叫大数据智能营销系统。大数据智能营销系统似乎这些的公司都有做，但是首家和云服务合作，首家以“一站式营销平台”的营销观念研发并上市的。产品名称为鹰眼智客，包含了数据采集+智能营销+推广引流等一系列的主动加被动营销方式。
　　它的数据采集更是强大，更新前的采集端口就有12个，现在增加了优采云采集的版块，可以通过配置网站规则去进行采集精准客户信息。目前配置的网站规则已经多达70个。可以说优采云采集+数据采集的端口目前差不多也有90多个了！数据量是相当强悍的。那么它是不是就全部数据都可以采集的到呢？
　　答案是：大数据智能营销系统是可以采集各个网站的信息，但是这是基于公开数据的基础上的，我们所抓取的数据信息全部都是网上公开的数据信息；有些不良商家会为了卖出自己的产品会夸大事实，会说可以通过浏览痕迹去采集到手机号、可以采集到淘宝卖家的手机号、可以采集到想要买这个东西的精准客户的手机号！注意这都是不可能实现的！这类信息可以说是个人隐私信息，买卖个人隐私并用作商用是会判3-7年的刑法的！先不说判刑，光是想想就会觉的不可能实现的不是吗？
　　
　　你可以试想一下，你在某网站浏览了一些信息，并没有留下手机号，但是别人却通过你的浏览痕迹查到了你的手机号！这样的互联网你还敢相信吗？工作上为什么要分为工作号跟私人号？一个人手里不止有两个手机号，三个四个都是有也许的，不就是为了保护自己的隐私不被窃取？如果通过浏览痕迹就可以查询到手机号，那么究竟是手机泄了密还是网站泄了密？互联网是否还可以用？再上升至国家，国家外部信息会不会泄露？如果有某些也许，国家会使他存在吗？答案是不可能的，尤其是数据泄密这一块。
　　其次淘宝卖家信息泄露，阿里巴巴内部上下有多少人？有多少工程师？有多少网站防护工程师？“阿里第一人吴翰清”是谁？淘宝是属于阿里巴巴的，阿里巴巴有那么多的工程师，专为顾客隐私做保障！你试想一下几百人或者几个人的小公司如何攻破阿里的防护网？怎么去抓取淘宝卖家信息？
　　再有，准确的想买这些产品的“精准”客户，想买，只是一个想法，互联网怎么可以捕捉到人的看法呢？人是活生生的人，互联网说白了只是一堆编码数字，数字怎么猜透人的心呢？
　　说到这里大家必须就清晰的知道了ai智能拓客系统似乎是更强悍，但是人外有人，天外有天。我们能做的就是帮助客户解放双手，做到更高效，更快速的拓客技巧，也是一套新的互联网营销思路，让我们能最快的融入到互联网里，在互联网里最自由的做营销！ 查看全部