基于筛选模型的智能数据收集方法及系统技术方案

本申请涉及一种基于筛选模型的智能数据收集方法及系统，通过选择本地的一个提单信息，以获得查找对象，基于该提单信息，判断该提单信息中是否具有对应该提单信息的公司网址，当该提单信息中具有公司网址，且公司网址中的联系人信息不为空集，那么就将联系人信息保存。更多的情况是，提单信息中只有对应采购公司的名称、提单信息中的公司网址没有联系人信息或根据对应采购公司的名称筛选的网址中没有联系人信息。最主要解决AI和脚本代替人工挖掘数据，提升整体数据挖掘效能，从150条/天/30人，提升至23000/天/3人，其次利用算法和脚本进行全网检索展会数据，提升挖掘数据覆盖度，满足展会数据需求，有效的解决了传统的数据获取方法效率低下的缺陷。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据筛选，特别是涉及一种基于筛选模型的智能数据收集方法及系统。

技术介绍

1、随着互联网技术的革新，越来越多的运营方式与互联网加形成联动。其中具有代表性的行业有商贸展会，基于互联网大数据的商贸展会，能够大大提高商贸的效率。然而，展会买家和卖家数据依赖人工在网络或者网址摘取数据，效率低下且覆盖度不够，不能够挖掘足够的展会需要的足够的数据且人工数据挖掘的效率比较低下。为此，有必要针对传统的数据获取方法效率低下的缺陷，提出一种基于筛选模型的智能数据收集方法及系统。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对传统的数据获取方法效率低下的缺陷，提出一种基于筛选模型的智能数据收集方法及系统。

2、本申请提供一种基于筛选模型的智能数据收集方法，包括：

3、选择本地的一个提单信息；

4、基于该提单信息，判断该提单信息中是否包括对应该提单信息的公司网址；

5、若该提单信息中包括对应该提单信息的公司网址，则根据公司网址信息，判断公司网址信息是否包括联系人信息；

6、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于筛选模型的智能数据收集方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于筛选模型的智能数据收集方法，其特征在于，在所述若该提单信息中包括对应该提单信息的公司网址，则根据公司网址信息，判断公司网址信息是否包括联系人信息之后，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的基于筛选模型的智能数据收集方法，其特征在于，所述若公司网址信息包括联系人信息，则执行联系人信息落库的操作，包括：

4.根据权利要求3所述的基于筛选模型的智能数据收集方法，其特征在于，所述利用筛选模型的数据流解析模型，对公司网址中的联系人进行联系人信息匹配，包括：

5...

【技术特征摘要】

1.一种基于筛选模型的智能数据收集方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于筛选模型的智能数据收集方法，其特征在于，在所述若该提单信息中包括对应该提单信息的公司网址，则根据公司网址信息，判断公司网址信息是否包括联系人信息之后，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的基于筛选模型的智能数据收集方法，其特征在于，所述若公司网址信息包括联系人信息，则执行联系人信息落库的操作，包括：

4.根据权利要求3所述的基于筛选模型的智能数据收集方法，其特征在于，所述利用筛选模型的数据流解析模型，对公司网址中的联系人进行联系人信息匹配，包括：

5.根据权利要求4所述的基于筛选模型的智能数据收集方法，其特征在于，所述利用筛选模型的数据流解析模型，对公司网址中的联系人进行联系人信息匹配，还包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘建军，方欢胜，潘治根，
申请(专利权)人：米奥兰特浙江网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：