袁敏+段景輝+黃夢(mèng)醒

摘 要： 針對(duì)傳統(tǒng)的信息檢索及智能融合方法雖然開(kāi)辟了信息檢索的新思路，但是一直存在檢索不完整、融合效率低、可利用性差的問(wèn)題，提出基于云計(jì)算環(huán)境下的信息檢索及智能融合的方法。通過(guò)邏輯結(jié)構(gòu)及加密過(guò)程的設(shè)計(jì)，搭建云計(jì)算的電子環(huán)境；通過(guò)ASP與ADO相結(jié)合完成信息檢索，改進(jìn)TF?IDF算法完成信息的智能融合，實(shí)現(xiàn)基于云計(jì)算環(huán)境下的信息檢索及智能融合的研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用改進(jìn)方法可有效提高信息檢索效率，信息融合準(zhǔn)確度高，具有一定的實(shí)用性。

關(guān)鍵詞： 云計(jì)算； 電子環(huán)境； 信息檢索； 智能融合； 邏輯結(jié)構(gòu)； 檢索效率

中圖分類(lèi)號(hào)： TN911.23?34； TP301.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）06?0162?03

Abstract： In allusion to the problem that though the traditional information retrieval and intelligent fusion method opens up a new way for information retrieval， there still exist problems of incomplete search， low fusion efficiency， and poor adoptability， an information retrieval and intelligent fusion method based on cloud computing environment is proposed. The electronic environment of cloud computing is established by means of the design of logical structure and encryption process. Information retrieval is accomplished by combining ASP with ADO. Intelligent fusion of information is accomplished by the improvement of TF?IDF algorithm so as to realize the research on information retrieval and intelligent fusion based on cloud computing environment. The experimental results show that the improved method can effectively improve the information retrieval efficiency with high information fusion accuracy， and has certain practicality.

Keywords： cloud computing； electronic environment； information retrieval； intelligent fusion； logical structure； retrieval efficiency

0 引 言

信息檢索主要應(yīng)用于數(shù)字化平臺(tái)，是一種以關(guān)鍵詞匹配為主要搜索形式的智能化挖掘形式?，F(xiàn)有信息檢索方式，主要是在基于Tim Berners?Lee提出“語(yǔ)義網(wǎng)”的基礎(chǔ)上，通過(guò)與人工智能的結(jié)合，對(duì)知識(shí)進(jìn)行傳播與表達(dá)。這種信息檢索形式開(kāi)辟了信息檢索的新思路，奠定了智能化信息檢索與融合的發(fā)展方向[1]。但這種信息檢索及智能融合方式，并不能完全適應(yīng)與各個(gè)環(huán)境進(jìn)行優(yōu)化研究，對(duì)此，提出基于云計(jì)算環(huán)境下的信息檢索及智能融合方法。

1 云計(jì)算環(huán)境的搭建

云計(jì)算環(huán)境的搭建涉及到終端層、應(yīng)用層、基礎(chǔ)設(shè)施層等多個(gè)方面[2]，其具體搭建過(guò)程，可從邏輯結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和加密過(guò)程設(shè)計(jì)此兩方面進(jìn)行研究。

1.1 邏輯結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)

在云計(jì)算環(huán)境下，信息檢索與融合的邏輯結(jié)構(gòu)是：用戶(hù)向終端服務(wù)器提出獲取計(jì)算等請(qǐng)求時(shí)，終端服務(wù)器必須對(duì)用戶(hù)身份信息進(jìn)行驗(yàn)證，待確認(rèn)該用戶(hù)為已注冊(cè)后，才可保證該用戶(hù)提出的請(qǐng)求能順利取得請(qǐng)求獲取證書(shū)[3]。若該用戶(hù)完成登錄，云計(jì)算環(huán)境便會(huì)將該用戶(hù)身份認(rèn)證，轉(zhuǎn)交給安全認(rèn)證服務(wù)器，以保證用戶(hù)在后續(xù)過(guò)程中，可直接使用云環(huán)境中的其他功能。其具體工作原理流程如圖1所示。

1.2 加密過(guò)程設(shè)計(jì)

用戶(hù)對(duì)終端服務(wù)器提出的每一個(gè)問(wèn)題都可以成為一個(gè)應(yīng)用示例[4]。通常情況下，這些應(yīng)用示例應(yīng)該與普通數(shù)據(jù)包相同，具有服務(wù)ID、算法ID、服務(wù)對(duì)象等相關(guān)屬性[5]。但這些具體屬性中，服務(wù)ID作為請(qǐng)求流水號(hào)，與其他服務(wù)請(qǐng)求不同，需要現(xiàn)在滿(mǎn)足服務(wù)類(lèi)型條件的前提下，進(jìn)行加密處理，再將加密明文傳輸至服務(wù)對(duì)象的中心主機(jī)[6]。對(duì)于管理云系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，可以根據(jù)請(qǐng)求包中服務(wù)類(lèi)型和屬性的不同，選擇最合適的服務(wù)器，對(duì)請(qǐng)求包中數(shù)據(jù)進(jìn)行加密。其具體加密過(guò)程如圖2所示。

2 信息檢索及智能融合優(yōu)化處理

2.1 信息檢索

ASP與ADO相結(jié)合的形式，可以保證應(yīng)用WWW數(shù)據(jù)庫(kù)的管理功能順利實(shí)現(xiàn)[6]。當(dāng)用戶(hù)在瀏覽器中檢索相應(yīng)信息時(shí)，瀏覽器中顯示的檢索結(jié)果為與關(guān)鍵詞相關(guān)聯(lián)的所有信息，這種檢索方式也被稱(chēng)為模糊檢索。如果將應(yīng)用ASP與ADO技術(shù)搭建而成的數(shù)據(jù)庫(kù)比作字典[7]，在用戶(hù)輸入一個(gè)關(guān)鍵字或關(guān)鍵詞之后，字典首先會(huì)對(duì)該字或詞進(jìn)行解釋?zhuān)⒏鶕?jù)解釋將其轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的編碼組織，再由中心計(jì)算機(jī)根據(jù)編碼組織[8]，對(duì)后臺(tái)信息數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有信息進(jìn)行檢索，找出與該解釋相關(guān)的所有信息，并將其進(jìn)行整理，最終顯示出來(lái)。該過(guò)程與搜索引擎的檢索方式類(lèi)似，具體操作流程如圖3所示。endprint

2.2 改進(jìn)TF?IDF算法的信息智能融合處理

原有TF?IDF算法中[8]，[r]表示待查詢(xún)關(guān)鍵詞在后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中所占的權(quán)重，[q]代表該關(guān)鍵詞的重要程度，[λ]為與重要程度相關(guān)的重要變量，其自身的取值范圍為0～1，且[q]值越大，則[λ]值也就越趨近于1。其具體計(jì)算公式如下：

[r=λ?ln（GH（li，t）+1）?ln nCH（li）li2] （1）

式中：[li]代表輸入關(guān)鍵詞與后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中，某個(gè)準(zhǔn)確關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)程度；[t]為數(shù)據(jù)庫(kù)中準(zhǔn)確關(guān)鍵詞的隨機(jī)出現(xiàn)頻率；[n]代表與輸入關(guān)鍵詞相關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確關(guān)鍵詞的個(gè)數(shù)；[GH（li，t）]與[CH（li）]則為滿(mǎn)足整體運(yùn)算過(guò)程，而自行設(shè)定運(yùn)算規(guī)則[9]。

原有TF?IDF算法，雖然可以計(jì)算出待查詢(xún)關(guān)鍵詞在后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中所占的權(quán)重，但并未對(duì)計(jì)算所得結(jié)果進(jìn)行規(guī)劃、分析，因此，易導(dǎo)致結(jié)果的真實(shí)性出現(xiàn)較大偏差[10]。為了有效改善此問(wèn)題，建立存儲(chǔ)本體概念與查詢(xún)關(guān)鍵詞之間的映射關(guān)系如下：

[r=λ?ln（GH（li，t）+1）?ln nCH（li）li2]

[c=GH（li，t）?CH（li）GH（li，t）?CH（li）Wrc=λ?rc] （2）

式中：[c]代表存儲(chǔ)本體概念；[GH（li，t）?CH（li）]代表待查詢(xún)關(guān)鍵詞與數(shù)據(jù)庫(kù)中準(zhǔn)確關(guān)鍵詞重合部分的交集；[GH（li，t）?CH（li）]代表待查詢(xún)關(guān)鍵詞與數(shù)據(jù)庫(kù)中準(zhǔn)確關(guān)鍵詞所有組成成分并集；[Wrc]為存儲(chǔ)本體概念與查詢(xún)關(guān)鍵詞之間的映射關(guān)系。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證云計(jì)算環(huán)境下信息檢索及智能融合模型的實(shí)用性?xún)r(jià)值，以2臺(tái)配置相同的計(jì)算機(jī)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。在實(shí)驗(yàn)正式開(kāi)始之前，將2臺(tái)計(jì)算機(jī)隨機(jī)分為實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，并對(duì)它們進(jìn)行相關(guān)參數(shù)設(shè)置。

3.1 試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置表如表1所示。

表1中：CBW代表信道帶寬，該項(xiàng)參數(shù)單位為MB；IFF為信息流量，該項(xiàng)參數(shù)單位為MB，且其自身與103成正比；MIF與MAF分別代表最小流量與最大流量，這兩數(shù)值的單位均為MB，且數(shù)值本身與105成正比；CTR代表接通率，該項(xiàng)參數(shù)為百分?jǐn)?shù)。為了保證實(shí)驗(yàn)的真實(shí)性，實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的各項(xiàng)參數(shù)均保持一致。

3.2 交互準(zhǔn)確率對(duì)比

在完成實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置之后，應(yīng)用云計(jì)算環(huán)境下信息檢索及智能融合優(yōu)化模型，對(duì)實(shí)驗(yàn)組計(jì)算機(jī)進(jìn)行控制，對(duì)對(duì)照組計(jì)算機(jī)不進(jìn)行任何控制，讓2臺(tái)計(jì)算機(jī)同時(shí)開(kāi)始對(duì)相同的關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，并對(duì)它們?cè)谂c使用者進(jìn)行信息交互時(shí)的準(zhǔn)確率進(jìn)行記錄，結(jié)果如圖4所示。

圖4中：x軸代表帶檢索關(guān)鍵詞；y軸代表交互準(zhǔn)確率；點(diǎn)實(shí)線(xiàn)代表實(shí)驗(yàn)組準(zhǔn)確率曲線(xiàn)；虛線(xiàn)代表對(duì)照組準(zhǔn)確率曲線(xiàn)。根據(jù)圖4中各條曲線(xiàn)走向，可以發(fā)現(xiàn)，無(wú)論待檢索關(guān)鍵詞怎樣變化，實(shí)驗(yàn)組的準(zhǔn)確率曲線(xiàn)始終位于對(duì)照組上方。這也意味著，應(yīng)用云計(jì)算環(huán)境下信息檢索及智能融合優(yōu)化模型對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，可以得到更高的信息交互準(zhǔn)確率。

4 結(jié) 語(yǔ)

研究云計(jì)算的工作原理以及應(yīng)用實(shí)例，完成云環(huán)境的搭建；應(yīng)用ASP與ADO結(jié)合的形式，完成網(wǎng)絡(luò)信息檢索，改進(jìn)原有TF?IDF算法，完成數(shù)據(jù)智能融合。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，應(yīng)用這種方式建立的云計(jì)算環(huán)境下信息檢索及智能融合優(yōu)化，可有效提高信息檢索效率，信息融合準(zhǔn)確度高，具有一定的實(shí)用性。

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