一种基于网络爬虫的政务数据清洗方法及系统与流程

本发明涉及数据处理，具体为一种基于网络爬虫的政务数据清洗方法及系统。

背景技术：

1、随着信息技术的快速发展，政务数据已经成为政府决策、政策制定以及公共服务的重要依据。政务数据的准确性和可用性对于提升政府治理能力和公共服务水平具有重要意义。然而，在实际应用中，政务数据往往存在数据质量不高、数据格式不统一、数据重复和错误等问题，这些问题严重影响了政务数据的有效利用。

2、传统的数据清洗方法主要依赖于人工操作，效率低下且易出错。同时，由于政务数据的特殊性质，如数据来源多样、格式复杂、更新频繁等，使得数据清洗工作更加复杂和困难。因此，如何高效、准确地清洗政务数据，提高数据的质量和可用性，成为当前亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于网络爬虫的政务数据清洗方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于网络爬虫的政务数据清洗方法，所述方法包括以下步骤：

3、数据爬取与预处理；

4、数据清洗与标准化，包括去除重复数据、修正错误数据、清洗噪声数据以及数据转换与标准化；

5、清洗数据的应用；

6、反馈及优化迭代。

7、优选的，数据爬取与预处理的具体操作包括：

8、利用网络爬虫技术，从政务网站上批量抓取原始数据，原始数据种类包括json、纯文本、标记语言，在自动化爬取过程中，通过去除大部分html标签，清洗文本中的非法字符、控制字符、特殊字符，校正日期和时间格式方式进行数据的预处理，减少后续数据清洗的工作量。

9、优选的，数据清洗与标准化的具体操作包括：

10、去除重复数据，通过比对数据中的关键字段，识别并去除重复的数据行，确保数据的唯一性；通过正则表达式提取文本中的时间信息，实施时间戳检查，确保获取的数据为最新数据，避免网页缓存机制导致的旧数据重复；通过使用信息摘要算法对数据进行哈希处理，设定相似度阈值，识别并去除相似度较高数据；

11、修正错误数据，对数据进行格式化处理，进行各类符号的中英文格式统一以及修复符号配对缺失等问题处理；利用正则表达式对文本、数据格式进行匹配的校验，通过字符串操作和规则过滤，修正拼写错误、成分缺失问题；实施数据内容映射，将非标准术语转化为标准术语；通过挂载，敏感信息库，来修正或者剔除文本中的敏感信息；

12、清洗噪声数据，针对采集过程中各类噪声数据，以构建的正则表达式库为基础，制定针对性的噪声清洗方法，清洗方法完备、全面，避免清洗方法引入新噪声；包括：清除残余的html标签、css样式等非数据内容；消除文本中的广告、异常链接、异常文档结构；通过提取关键词，识别文本内容进行分类，通过其类别，选择合适的正则库进行内容清洗；

13、数据转换与标准化，包括：数据转换，根据政务数据的特性，部分文本需要保持原本格式，有效链接、表格图片、引用内容使用标准占位符进行替换，并将原始内容新建字段进行保存；文本中标准的段落划分、标题结构统一进行markdown格式转换；执行字符编码统一和数据格式规范化，提升数据的可读性和可用性；还包括数据标准化，将数字型数据转换为整数型或浮点型；将日期型数据转换为统一的日期格式；实施单位换算，统一度量衡标准；进行字段映射，将采集数据转为标准的模型训练数据结构；对每条数据进行编码标识以及类型标注。

14、优选的，清洗数据的应用的具体操作包括：

15、数据清洗结束后，根据实际使用用途，进行使用者输入进行自动化数据分类或者分片操作，以服务于不同场景；全量数据用于政务大模型训练，提升模型的准确性和泛化能力；通过分类数据，提升模型的公文写作、政策公告具体业务服务能力；政策解读、市长信箱之类数据，提升大模型服务解答等方面的能力，训练出的模型用于辅助政府决策、政策制定和优化公共服务。

16、优选的，反馈及优化迭代的具体操作包括：

17、在实际应用过程中，根据数据清洗的效果和政务大模型的性能表现，不断优化和改进技术方案。包括对网络爬虫算法的改进、数据清洗规则的调整、政务大模型结构的优化等，以提高整个系统的性能和准确性。

18、一种基于网络爬虫的政务数据清洗系统，所述系统由数据处理模块、数据清洗模块、数据应用模块以及优化模块组成；

19、数据处理模块，用于数据爬取与预处理；

20、数据清洗模块，用于数据清洗与标准化，包括去除重复数据、修正错误数据、清洗噪声数据以及数据转换与标准化；

21、数据应用模块，用于清洗数据的应用；

22、优化模块，用于反馈及优化迭代。

23、优选的，所述数据处理模块，利用网络爬虫技术，从政务网站上批量抓取原始数据，原始数据种类包括json、纯文本、标记语言，在自动化爬取过程中，通过去除大部分html标签，清洗文本中的非法字符、控制字符、特殊字符，校正日期和时间格式方式进行数据的预处理，减少后续数据清洗的工作量。

24、优选的，所述数据清洗模块，去除重复数据，通过比对数据中的关键字段，识别并去除重复的数据行，确保数据的唯一性；通过正则表达式提取文本中的时间信息，实施时间戳检查，确保获取的数据为最新数据，避免网页缓存机制导致的旧数据重复；通过使用信息摘要算法对数据进行哈希处理，设定相似度阈值，识别并去除相似度较高数据；

25、修正错误数据，对数据进行格式化处理，进行各类符号的中英文格式统一以及修复符号配对缺失等问题处理；利用正则表达式对文本、数据格式进行匹配的校验，通过字符串操作和规则过滤，修正拼写错误、成分缺失问题；实施数据内容映射，将非标准术语转化为标准术语；通过挂载，敏感信息库，来修正或者剔除文本中的敏感信息；

26、清洗噪声数据，针对采集过程中各类噪声数据，以构建的正则表达式库为基础，制定针对性的噪声清洗方法，清洗方法完备、全面，避免清洗方法引入新噪声；包括：清除残余的html标签、css样式等非数据内容；消除文本中的广告、异常链接、异常文档结构；通过提取关键词，识别文本内容进行分类，通过其类别，选择合适的正则库进行内容清洗；

27、数据转换与标准化，包括：数据转换，根据政务数据的特性，部分文本需要保持原本格式，有效链接、表格图片、引用内容使用标准占位符进行替换，并将原始内容新建字段进行保存；文本中标准的段落划分、标题结构统一进行markdown格式转换；执行字符编码统一和数据格式规范化，提升数据的可读性和可用性；还包括数据标准化，将数字型数据转换为整数型或浮点型；将日期型数据转换为统一的日期格式；实施单位换算，统一度量衡标准；进行字段映射，将采集数据转为标准的模型训练数据结构；对每条数据进行编码标识以及类型标注。

28、优选的，所述数据应用模块，数据清洗结束后，根据实际使用用途，进行使用者输入进行自动化数据分类或者分片操作，以服务于不同场景；全量数据用于政务大模型训练，提升模型的准确性和泛化能力；通过分类数据，提升模型的公文写作、政策公告具体业务服务能力；政策解读、市长信箱之类数据，提升大模型服务解答等方面的能力，训练出的模型用于辅助政府决策、政策制定和优化公共服务。

29、优选的，所述优化模块，在实际应用过程中，根据数据清洗的效果和政务大模型的性能表现，不断优化和改进技术方案。包括对网络爬虫算法的改进、数据清洗规则的调整、政务大模型结构的优化等，以提高整个系统的性能和准确性。

30、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

31、本发明提出的基于网络爬虫的政务数据清洗方法及系统，通过批量抓取政务网站上的原始数据，实现了数据的快速收集；采用通用的数据清洗方法，有效去除了重复、错误、不完整的数据，对数据格式进行了统一和标准化处理，并针对政务数据的特性进行了特定的数据转换和清洗，从而显著提升了数据的质量；经过清洗后的数据不仅具有高度的通用性和可用性，而且可以作为政务大模型的训练数据集，进一步提高了数据的应用价值。通过机器学习或深度学习技术，训练出的高效、精准的政务大模型，能够为政府决策、公共服务等提供智能化的支持，推动政务智能化的发展。