一种基于人工智能的网络数据抓取与异常检测方法
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
一种基于人工智能的网络数据抓取与异常检测方法
申请号:
CN202411924511
申请日期:
2024-12-25
公开号:
CN119862332B
公开日期:
2025-11-11
类型:
发明专利
摘要
本发明属于网络数据处理技术领域,尤其涉及一种基于人工智能的网络数据抓取与异常检测方法。针对现有技术在网络数据处理方面的不足,本发明先筛选初始URL列表去除无效低价值URL,再用融合CNN与RNN优势的模型识别网页数据区域,以动态XPath算法生成提取路径,接着用多粒度哈希算法计算指纹对比差异,最后结合改进DBN和IF算法检测数据异常。本发明能适应复杂网页结构变化,准确抓取数据,精确识别数据更新或新增,有效检测异常模式,提高数据处理效率、准确性与安全性,为网络数据处理提供可靠解决方案。
技术关键词
异常检测方法
网页结构
深度信念网络
节点
指纹
联合损失函数
语义标签
哈希算法
网络数据处理技术
网页元素
数据更新
重构误差
生成算法
表达式
异常数据
生成器网络