1.一种数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤：获取采集条件，根据所述采集条件获取多个目标数据；

对所述目标数据进行分类，得到数据群体；

分别获取对应各目标数据的个体可信度，并根据所述个体可信度获取所述数据群体的群体可信度；

判断所述群体可信度是否大于或等于预设值；

若是，则采集所述数据群体中对应的目标数据存入目标数据库或大数据存储库。

2.根据权利要求1所述的数据采集方法，其特征在于，所述对所述目标数据进行分类，得到数据群体的步骤包括：提取所述目标数据的预设特征；

将预设特征的匹配度大于或等于预设匹配度的目标数据作为一个数据群体。

3.根据权利要求1所述的数据采集方法，其特征在于，所述分别获取对应各目标数据的个体可信度的步骤包括：分别根据各目标数据获取提供所述目标数据的被采集对象的身份信息；

根据所述身份信息查找所述被采集对象的可信度，将所述被采集对象的可信度作为对应所述目标数据的个体可信度。

4.根据权利要求3所述的数据采集方法，其特征在于，所述根据所述身份信息查找所述被采集对象的可信度，将所述被采集对象的可信度作为对应所述目标数据的个体可信度的步骤包括：根据所述身份信息判断所述目标数据库或所述大数据存储库中是否存在所述被采集对象的初始可信度；

若是，则将所述初始可信度作为所述被采集对象的可信度；

若否，则将预设可信度作为所述被采集对象的可信度；

将所述被采集对象的可信度作为对应所述目标数据的个体可信度。

5.根据权利要求4所述的数据采集方法，其特征在于，所述采集所述数据群体中对应的目标数据存入目标数据库或大数据存储库的步骤之后，还包括：获取所述目标数据的反馈信息；

根据所述反馈信息修正所述被采集对象的可信度得到所述被采集对象新的初始可信度，并将所述新的初始可信度与所述被采集对象关联存储至所述目标数据库或所述大数据存储库中。

6.根据权利要求5所述的数据采集方法，其特征在于，所述根据所述反馈信息修正所述被采集对象的可信度得到所述被采集对象新的初始可信度的步骤包括：判断所述反馈信息的类型是否为正反馈；

若是，则按预设差值提高所述被采集对象的可信度得到所述被采集对象新的初始可信度；

若否，则按预设差值降低所述被采集对象新的可信度得到所述被采集对象新的初始可信度。

7.一种数据采集系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取采集条件，根据所述采集条件获取多个目标数据；

数据分类模块，用于对所述目标数据进行分类，得到数据群体；

群体可信度计算模块，用于分别获取对应各目标数据的个体可信度，并根据所述个体可信度获取所述数据群体的群体可信度；

可信度分析模块，用于判断所述群体可信度是否大于或等于预设值；

数据采集模块，用于在所述群体可信度大于或等于所述预设值时，采集所述数据群体中对应的目标数据存入目标数据库或大数据存储库。

8.根据权利要求7所述的数据采集系统，其特征在于，所述数据分类模块具体用于：提取所述目标数据的预设特征，将预设特征的匹配度大于或等于预设匹配度的目标数据作为一个数据群体。

9.根据权利要求7所述的数据采集系统，其特征在于，所述群体可信度计算模块包括：身份信息获取单元，用于分别根据各目标数据获取提供所述目标数据的被采集对象的身份信息；

个体可信度获取单元，用于根据所述身份信息查找所述被采集对象的可信度，将所述被采集对象的可信度作为对应所述目标数据的个体可信度；

计算单元，用于根据所述个体可信度获取所述数据群体的群体可信度。

10.根据权利要求8所述的数据采集系统，其特征在于，还包括：反馈信息获取模块，用于获取所述目标数据的反馈信息；

可信度修正模块，用于根据所述反馈信息修正所述被采集对象的可信度得到所述被采集对象新的初始可信度，并将所述新的初始可信度与所述被采集对象关联存储至所述目标数据库或所述大数据存储库中。