[发明专利]一种行为大数据自动化采集系统在审
| 申请号: | 202210673394.1 | 申请日: | 2022-06-15 |
| 公开(公告)号: | CN114915489A | 公开(公告)日: | 2022-08-16 |
| 发明(设计)人: | 张文龙;杨若曦;王春芳;苏雪;杨本环 | 申请(专利权)人: | 河南职业技术学院 |
| 主分类号: | H04L9/40 | 分类号: | H04L9/40;H04L67/1095;H04L67/1097;H04L67/02;G06F16/957;G06F16/958;G06F16/9535 |
| 代理公司: | 陕西铭一知识产权代理有限公司 61287 | 代理人: | 李天丽 |
| 地址: | 450000 河南省郑州市*** | 国省代码: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 行为 数据 自动化 采集 系统 | ||
本发明公开了一种行为大数据自动化采集系统,涉及行为自动化采集领域,其技术方案包括自动化采集主机,自动化采集主机的内部包括云端存储模块、网页采集系统、中央处理模块、事件触发模块、警报模块、危险处理模块和自适应推荐模块,云端存储模块对自动化采集主机内部的数据信息进行实施同步;网页采集系统的内部包括网页记录获取模块、网页文字提取模块和网页特征获取模块,通过深度学习模块根据云端存储模块内部的用户数据进行深度学习,从而建立出“网页行为识别模型”,并且“网页行为识别模型”对用户的行为进行检测,经过检测后的用户行为传输到自适应推荐模块中,通过自适应推荐模块进而能够对用户进行自适应网页推荐。
技术领域
本发明涉及行为行为自动化采集技术领域,尤其涉及一种行为大数据自动化采集系统。
背景技术
随着信息量的急速增加和人们生活节奏的加快,网络为人们提供了一种极为便利和快捷的信息交流方式,分享用户在通过网络浏览网站以获取多样的信息时,经常会根据需要向被分享用户分享所登录的网站,并且需要对用户的浏览记录进行录入,并根据录入的信息对用户的行为进行分析。
经检索,中国专利号为CN113239274A的发明专利,公开了一种行为大数据自动化采集系统,包括网页采集模块,用于记录用户所浏览的网页;网页缓存模块将用户在一定时间内所浏览的网页根据浏览的时间顺序依次进行记录,每一个网页均对应的一个浏览时间;网页计数模块用于将网页缓存模块中的网页转化为网页数据;数字排列模块将网页缓存模块中所有网页数据进行排列得到网页数组;性格输出模块将网页数组输入到支持向量机中输出得到用户性格;网页推荐模块根据性格输出模块输出模块得到的用户性格,将网页推送给用户。本发明使用数组的方式将用户的访问顺序进行记录,并连同访问的时间一并使用支持向量机进行训练,得到输出的用户性格,从而完成对于用户性格的采集。
然而上述系统仅能够根据用户的访问记录从而对用户的个性数据进行收集,但是在实际使用过程中缺乏对用户网页浏览行为的有效获取,并且难以根据用户网页浏览的大数据进行自适应推荐,同时当浏览网页出现危险时,缺乏对危险网页的有效处理,因此需要一种行为大数据自动化采集系统。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在缺乏对用户网页浏览行为的有效获取,并且难以根据用户网页浏览的大数据进行自适应推荐,同时当浏览网页出现危险时,缺乏对危险网页的有效处理的缺点,而提出的一种行为大数据自动化采集系统。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
一种行为大数据自动化采集系统,包括自动化采集主机,所述自动化采集主机的内部包括云端存储模块、网页采集系统、中央处理模块、事件触发模块、警报模块、危险处理模块和自适应推荐模块,所述云端存储模块对所述自动化采集主机内部的数据信息进行实施同步;
所述网页采集系统的内部包括网页记录获取模块、网页文字提取模块和网页特征获取模块,所述网页采集系统对用户网页浏览的数据进行获取,所述网页采集系统根据获取的数据信息进行文字与特征提取,所述网页采集系统与所述中央处理模块之间通信连接,所述网页采集系统将获取的信息传输到所述中央处理模块中;
所述中央处理模块的内部包括网页安全判断模块、大数据挖掘模块和深度学习模块,所述中央处理模块根据获取的数据进行网页安全判断,同时对网页数据进行深度挖掘,并根据所述云端存储模块内部存储的信息数据进行深度学习,从而建立出“网页行为识别模型”;
所述中央处理模块将网页安全判断的结果传输到所述事件触发模块中,通过所述事件触发模块设定危险触发条件,当浏览的网页信息触发设定条件时,所述事件触发模块将信息传输到所述警报模块中,通过所述警报模块发出警报;
所述警报模块将发出的警报传输到所述危险处理模块中,所述危险处理模块根据危险网页信息进行处理,所述自适应推荐模块与所述中央处理模块之间通信连接,所述自适应推荐模块根据用户的行为,对用户进行自适应推荐。
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