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龍圖騰網獲悉甘肅集優品網絡科技有限公司申請的專利一種基于人工智能算法的網頁電子檔案處理方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120234462B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510696444.1，技術領域涉及：G06F16/93；該發明授權一種基于人工智能算法的網頁電子檔案處理方法是由宋麗君;寧興龍;王霞;楊文浩;何秀玲設計研發完成，并于2025-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能算法的網頁電子檔案處理方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于人工智能算法的網頁電子檔案處理方法，涉及信息采集技術領域，包括：獲取目標網站的URL集合U?，URL集合U?包含有多個種子URL，通過頁面解析引擎提取各個種子URL對應的元數據，以生成元數據集合；根據元數據集合，以構建初始特征向量；獲取新的目標網站的元數據集合，利用已訓練完成的混合遍歷模型對新的目標網站內各個超鏈接生成策略概率，基于策略概率確定遍歷策略；根據遍歷策略執行過程中記錄的路徑信息，獲取網頁標簽和聚合強度，并基于網頁標簽和聚合強度進行歸檔優先級分類，本發明實現了對網頁結構復雜度與超鏈接語義價值的精細識別與動態適應，能夠在不同層級、不同密度分布的網頁結構中靈活調整遍歷路徑。

本發明授權一種基于人工智能算法的網頁電子檔案處理方法在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能算法的網頁電子檔案處理方法，其特征在于，所述方法包括： S1，目標網站解析：獲取目標網站的URL集合U0，URL集合U0包含有多個種子URL，通過頁面解析引擎提取各個種子URL對應的元數據，以生成元數據集合； S2，初始特征向量獲取：根據元數據集合，以構建初始特征向量； S3，混合遍歷模型訓練：將基于結構熵感知調節策略和策略偏差反饋的神經網絡作為混合遍歷模型； 基于結構熵感知調節策略和策略偏差反饋的神經網絡的訓練流程為： S31，構建三層前饋神經網絡，三層前饋神經網絡包括輸入層，隱藏層和輸出層，初始化每層之間的權重矩陣與偏置向量，并設置激活函數與初始學習率； S32，通過結構熵感知調節策略對初始特征向量進行縮放，以獲取調節輸入向量； 獲取調節輸入向量，表示為： ； 式中，為調節輸入向量，為結構熵調節因子，為初始特征向量，為結構熵； S33，將調節輸入向量輸入前饋神經網絡進行前向傳播，輸出隱藏層輸出結果和策略概率； S34，基于預設策略標簽和策略概率，計算獲取損失函數； S35，根據每輪策略概率對應的歸檔成功數和預設的期望歸檔數，計算獲取策略偏差； S36，基于損失函數和策略偏差更新神經網絡參數，神經網絡參數包括權重矩陣，偏執向量和學習率； S37，當損失函數下降幅度連續三輪小于時，部署對應的神經網絡作為混合遍歷模型； S4，遍歷策略確定：獲取新的目標網站的元數據集合，利用已訓練完成的混合遍歷模型對新的目標網站內各個超鏈接生成策略概率，基于策略概率確定遍歷策略； S5，歸檔優先級分類：根據遍歷策略執行過程中記錄的路徑信息，獲取網頁標簽和聚合強度，并基于網頁標簽和聚合強度進行歸檔優先級分類。

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