一种基于模块化设计的高精度时序数据提取方法与系统

一种面向多源异构网络的高时效性时序数据提取方法与系统。该系统采用异步消息队列实现网页爬取、结构化解析、数据清洗与映射、任务调度及数据入库五大功能模块的低耦合分布式协同工作。系统通过集成静态、动态渲染及API接口调用的多模式抓取引擎，解决了异构数据源的适配性问题。结构化解析模块采用规则库与基于BERT的自然语言处理模型的混合解析方式，显著提高了非结构化文本的实体抽取智能化水平和准确率。数据清洗模块基于统计学Z‑Score算法执行时序数据异常值动态检测，保障了入库数据的可靠性。任务调度模块支持增量更新与失败重试机制，极大提升了系统吞吐量和运行稳定性。本发明通过先进的模块化架构、AI驱动的解析技术及统计学数据质量控制机制，实现了自动化、高可靠、高时效性的时序数据采集、清洗和结构化存储。