倪 海，邵英儉

(1. 北華大學(xué)大數(shù)據(jù)與智慧校園管理中心，吉林 吉林 132013；2. 北華大學(xué)，吉林 吉林 132013)

1 引言

信息時(shí)代快速發(fā)展的背景下，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也隨之成為獲取大數(shù)據(jù)信息的重要手段，其從原來單一化趨勢逐漸朝著集成化和大數(shù)據(jù)化的方向發(fā)展[1]。在大數(shù)據(jù)中，將信息主要分為同步信息和異步信息兩種，在異步信息中，需要將不同時(shí)間段的信息進(jìn)行分類[2-3]。規(guī)則引擎是一種高效的決策工具，它能夠從成千上萬異步信息中進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的反復(fù)判決，并且負(fù)責(zé)從異步信息的微觀層面上對信息進(jìn)行邏輯和現(xiàn)實(shí)的分離。

文獻(xiàn)[4]提出基于快速隱層優(yōu)化的大數(shù)據(jù)分類方法，根據(jù)多個(gè)隱層網(wǎng)絡(luò)同時(shí)訓(xùn)練優(yōu)化隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，采用分布式方法通過計(jì)算實(shí)現(xiàn)信息分類。該方法穩(wěn)定性較強(qiáng)，但分類準(zhǔn)確度有待提高，并且不能對不同信息類型進(jìn)行有效劃分。文獻(xiàn)[5]提出基于多智能體策略的數(shù)據(jù)分類方法，將多智能體技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化中，根據(jù)克隆選擇算法模擬網(wǎng)絡(luò)模型，通過增加抗體間的競爭提高網(wǎng)絡(luò)分析能力。該方法成本消耗較低，但由于人工神經(jīng)大數(shù)據(jù)在整個(gè)訓(xùn)練過程中，速度較慢，容易陷入局部最優(yōu)的情況，從而嚴(yán)重影響了分類準(zhǔn)確度和效率。

針對上述方法存在的問題，提出面向大數(shù)據(jù)的規(guī)則引擎驅(qū)動(dòng)下信息分類方法。大數(shù)據(jù)信息分類問題屬于一個(gè)非線性問題，而支持向量機(jī)能夠得到大數(shù)據(jù)信息分類問題的全局最優(yōu)解，在非線性問題中具有顯著的優(yōu)勢，目前已經(jīng)在大數(shù)據(jù)信息分類方面取到了廣泛地應(yīng)用。粒子群優(yōu)化算法是一種全局優(yōu)化算法，它具有簡單易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到分類識別等領(lǐng)域。根據(jù)規(guī)則引擎技術(shù)，結(jié)合支持向量機(jī)、粒子群算法與數(shù)據(jù)概化理論，完成大數(shù)據(jù)信息分類，并通過仿真驗(yàn)證了所提方法的有效性。

2 基于規(guī)則引擎的大數(shù)據(jù)信息分類方法

2.1 規(guī)則引擎在大數(shù)據(jù)信息分類中的應(yīng)用

規(guī)則引擎在大數(shù)據(jù)信息分類處理技術(shù)的主要目標(biāo)是：根據(jù)相關(guān)的大數(shù)據(jù)信息，建立相應(yīng)的分類處理規(guī)則，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)信息規(guī)則管理流程的自動(dòng)化[6]；應(yīng)用規(guī)則引擎技術(shù)，構(gòu)建信息分類處理技術(shù)平臺(tái)，使工作人員能夠隨時(shí)進(jìn)行信息規(guī)則的制定和管理；充分應(yīng)用成熟的引擎部件，減少信息處理過程中的編程代碼的使用頻率；在一定程度上減少編程的工作量，提高大數(shù)據(jù)信息分類的效率。

在規(guī)則庫中包含所有針對大數(shù)據(jù)信息所建立的生成式規(guī)則，該規(guī)則根據(jù)信息所對應(yīng)的參數(shù)進(jìn)行描述，并且各個(gè)參數(shù)之間具有一定的邏輯性，以xml的格式進(jìn)行存儲(chǔ)，其分類處理工作具體流程如下：

1)利用規(guī)則引擎中的接口函數(shù)，構(gòu)建規(guī)則引擎對象。

2)利用規(guī)則定制模塊，將規(guī)則集中的大數(shù)據(jù)信息傳送到規(guī)則引擎中。

3)開啟引擎，將信息輸入到支持向量機(jī)中，采用粒子群算法選取最優(yōu)的支持向量機(jī)參數(shù)。

4)得出信息的分類處理結(jié)果，并將其傳入到數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行保存[7]。

2.2 獲取大數(shù)據(jù)信息特征

通過對規(guī)則引擎下的大數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，構(gòu)建大數(shù)據(jù)信息集模型，獲取大數(shù)據(jù)信息特征，具體過程如下：

為了能夠?qū)崿F(xiàn)對大數(shù)據(jù)信息的分類，需要建立大數(shù)據(jù)信息集模型，以此來得到大數(shù)據(jù)信息特征。假設(shè)，大數(shù)據(jù)信息序列為s1(t)，s2(t)，…，sp(t)，其能夠?qū)?jié)點(diǎn)能量預(yù)測進(jìn)行基本描述[8]，利用下式給出節(jié)點(diǎn)能量信息的狀態(tài)空間

S={k，n}

(1)

式中，0≤k≤K，0≤n≤N，k，n分別表示節(jié)點(diǎn)能量信息的橫縱坐標(biāo)，根據(jù)多路由探測，將大數(shù)據(jù)信息進(jìn)行發(fā)送，得到大數(shù)據(jù)局部信息的量化噪聲，其表達(dá)式為

mi(k)=S+qi(k)

(2)

式中，qi(k)表示信息量化噪聲。

大數(shù)據(jù)信息量化噪聲是一種高斯白噪聲，為了方便分析，在設(shè)定大數(shù)據(jù)信息量化的過程中，需要保證沒有外界噪聲的加入。即要將節(jié)點(diǎn)信息序列Pn(t)和大數(shù)據(jù)信息序列Sn(t)相結(jié)合進(jìn)行卷積計(jì)算，得到兩者之間的卷積結(jié)果，構(gòu)建大數(shù)據(jù)信息集模型為

E{w(k)}=Bi(k)×mi(k)

(3)

式中，Bi(k)為卷積計(jì)算得到的數(shù)值。以式(3)為基礎(chǔ)，得出大數(shù)據(jù)信息特征表達(dá)式

(4)

2.3 異步信息特征分類方法

采用核函數(shù)將大數(shù)據(jù)信息特征原始分類問題轉(zhuǎn)換到高維空間中，從而進(jìn)行線性可分問題分析，并建立分類超平面[9]。

假設(shè)，用xi∈Rn表示訓(xùn)練樣本向量，其所對應(yīng)的期望輸出用yi∈{+1，-1}來表示，l代表訓(xùn)練樣本的數(shù)量，d代表大數(shù)據(jù)信息的維數(shù)。利用下式給出，支持向量機(jī)所要解決的原始優(yōu)化問題

(5)

式中，C表示懲罰因子；ξi表示大數(shù)據(jù)信息松弛變量。則原始優(yōu)化問題相應(yīng)的決策函數(shù)為

(6)

采用不同的核函數(shù)，可以建立不一樣的支持向量機(jī)分類器，現(xiàn)階段經(jīng)常使用的核函數(shù)主要是徑向基函數(shù)(RBF)，因?yàn)槠渲恍枰_定一個(gè)參數(shù)，并且具有和其它函數(shù)一樣的全局性能，所以采用RBF作為支持向量機(jī)的核函數(shù)[10]，利用下式給出其表達(dá)式

(7)

式中，σ表示核函數(shù)寬度參數(shù)。

當(dāng)采用RBF作為支持向量機(jī)的核函數(shù)時(shí)，需要對兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，這兩個(gè)參數(shù)分別是xi和xj，xi和xj對支持向量機(jī)的分類性能會(huì)造成一定的影響。在支持向量機(jī)訓(xùn)練的過程中，對這兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行合理的選取非常重要，采用粒子群優(yōu)化算法找出最優(yōu)的支持向量機(jī)參數(shù)，以此獲取最佳分類器[11]。

假設(shè)，搜索空間是由m個(gè)粒子構(gòu)成的一個(gè)粒子種群，每一個(gè)單獨(dú)的粒子都會(huì)被看成是這個(gè)D維空間中的一個(gè)點(diǎn)。其狀態(tài)根據(jù)它的更新位置和速度進(jìn)行描述

(8)

式中，ω表示慣性權(quán)重值，其計(jì)算公式如式(9)所示。隨著迭代次數(shù)的不斷增加，利用式(9)從起始值開始進(jìn)行線性遞減；c1和c2表示為正整數(shù)的學(xué)習(xí)因子；rand代表處于0到1之間的隨機(jī)數(shù)。

(9)

采用粒子群算法對支持向量機(jī)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，具體步驟如下

1)設(shè)定支持向量機(jī)參數(shù)的整個(gè)搜索范圍和粒子群種群中所有粒子的搜索范圍和最大速度。

2)初始化粒子群。隨機(jī)生成xi和xj這兩個(gè)參數(shù)，將它們當(dāng)成種群中每個(gè)粒子的起始位置，并隨機(jī)設(shè)定每個(gè)粒子的起始速度。

3)求出各個(gè)粒子的適應(yīng)度，得到每個(gè)粒子的全局位置，對該參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的主要目的是提高對大數(shù)據(jù)信息分類的正確率，將大數(shù)據(jù)信息分類正確率作為適應(yīng)度函數(shù)

(10)

式中，yt和y分別表示大數(shù)據(jù)信息初步分類的樣本數(shù)量和總數(shù)。

4)根據(jù)式(9)得到各個(gè)粒子的慣性權(quán)重值，并通過式(8)得到所有粒子更新后的速度和位置，獲取全局最優(yōu)位置。

5)判斷是否滿足最大的迭代次數(shù)，當(dāng)它滿足時(shí)，停止搜索；不滿足則轉(zhuǎn)到(4)，繼續(xù)搜索[12]。

根據(jù)支持向量機(jī)參數(shù)選取結(jié)果實(shí)現(xiàn)信息的初步分類。

2.4 信息屬性最優(yōu)分類

在信息分類的過程中，需要使大數(shù)據(jù)中的眾多數(shù)據(jù)以最簡單的形式呈現(xiàn)出其最重要的屬性信息，將其從較低概念層抽象到較高概念層的方法稱之為數(shù)據(jù)概化理論。通過數(shù)據(jù)概化理論能夠?qū)崿F(xiàn)對信息屬性的進(jìn)一步分類。通常情況下，可以將信息劃分成數(shù)據(jù)立方體，把屬性不同的信息進(jìn)行分類是面向?qū)傩詺w納中較為重要的手段之一，針對不同的信息屬性，將每個(gè)不同的信息分配到任意分類中相對容易，但在實(shí)際分類過程中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)部分信息屬性模糊的問題。對于未知的信息屬性進(jìn)行分類，可以利用高聚類、低耦合的原理對信息屬性進(jìn)行最優(yōu)分類，具體分類過程如下。

信息屬性分類從本質(zhì)上來說是對多維的信息數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分類，將數(shù)據(jù)樣本值分成k組，將n描述為取出樣本的次數(shù)。通過列舉不同劃分結(jié)果，選擇出其中特征最為明顯的部分，用來作為判定的分類結(jié)果，根據(jù)這一原則進(jìn)行最優(yōu)分類。

假設(shè)有序樣本為X1，X2，X3…，Xi，其中Xi=(X1，X2，X3，Xm)，那么假設(shè)其中某一類的樣本數(shù)據(jù)為{Xj，Xj+1，Xi}，則該類的平均向量可以表示為

(11)

將數(shù)據(jù)樣本劃分為q個(gè)種類，那么種類劃分的第一個(gè)種類就是(Xq1，Xq1+1，Xq2-1)，以此類推第二個(gè)為{Xq2，Xq2+1，Xq3-1}，以此類推，當(dāng)樣本確定取樣數(shù)值后，那么取值向量之間的總距離平方和是一個(gè)定值，那么根據(jù)上述分析，就可以通過遞推的形式實(shí)現(xiàn)對規(guī)則引擎驅(qū)動(dòng)下的信息屬性進(jìn)行分類。

3 實(shí)驗(yàn)與仿真證明

為了驗(yàn)證所提出面向大數(shù)據(jù)的規(guī)則引擎驅(qū)動(dòng)下信息分類方法的綜合有效性，需要進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)用Matlab軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，并在NS-2平臺(tái)上進(jìn)行方法模擬。隨機(jī)采用基于快速隱層優(yōu)化的大數(shù)據(jù)分類方法(方法1)和基于多智能體策略的數(shù)據(jù)分類方法(方法2)與所提方法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下所示。

將平均誤分率(%)作為對比指標(biāo)，對不同方法進(jìn)行對比，結(jié)果如圖1所示。

圖1 不同方法的平均誤分率對比結(jié)果

分析圖1可知，樣本量不同的條件下，不同方法平均誤分率都有不同程度的變化。通過圖1進(jìn)行對比可知，方法1和方法2的平均誤分率較高，而所提方法的平均誤分率低于文獻(xiàn)對比方法，因此證明，所提方法提高了大數(shù)據(jù)信息分類的準(zhǔn)確率。

進(jìn)行分類耗時(shí)(s)對比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。

圖2 不同方法分類消耗對比實(shí)驗(yàn)

分析圖2可知，隨著樣本量的不斷增加，不同方法的分類耗時(shí)均呈現(xiàn)出持續(xù)增長的趨勢。但是所提方法的分類耗時(shí)最低，說明所提方法的分類效率最高，可以實(shí)現(xiàn)對信息的快速分類，具有一定的實(shí)用價(jià)值。

進(jìn)行分類效果對比實(shí)驗(yàn)，本次實(shí)驗(yàn)隨機(jī)抽取多個(gè)信息數(shù)據(jù)，將這些信息數(shù)據(jù)分成3個(gè)信息集，分別為信息集1、信息集2和信息集3。其中，信息集1中包含8個(gè)信息素、信息集2中包含14個(gè)信息素，信息集3中包含10個(gè)信息素，分別采用所提方法和方法1、方法2對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)，圖3為信息素原始分布狀態(tài)，圖4為經(jīng)過不同方法分類后的分布結(jié)果。

圖3 信息素原始分布狀態(tài)

圖4 不同方法分類效果對比實(shí)驗(yàn)

分析圖4中的信息劃分結(jié)果可知，采用所提方法能夠有效劃分出不同信息集中的信息素，并將它們劃分至各自的數(shù)據(jù)集中，而方法1和方法2雖然可以將一部分信息進(jìn)行劃分，但是劃分結(jié)果中部分信息素仍然不能劃分至相應(yīng)的數(shù)據(jù)集中，說明所提方法能夠有效劃分不同類型的信息，劃分效果較好。

根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)可以看出所提方法在分類結(jié)果準(zhǔn)確性、分類效率和分類效果方面均明顯優(yōu)于方法1和方法2，經(jīng)過上述分析，可以驗(yàn)證面向大數(shù)據(jù)的規(guī)則引擎驅(qū)動(dòng)下信息分類方法的有效性，證明其具備極強(qiáng)的信息分類能力。

4 結(jié)束語

針對以往大數(shù)據(jù)信息分類中存在的分類偏差較大、分類效率不高和分類效果不佳的問題，提出一種面向大數(shù)據(jù)的規(guī)則引擎驅(qū)動(dòng)下信息分類方法。該方法通過求解各個(gè)粒子的適應(yīng)度，得到了每個(gè)粒子的全局位置，同時(shí)，對該參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化提高了對大數(shù)據(jù)信息分類的準(zhǔn)確率。并根據(jù)數(shù)據(jù)概化理論對初步分類結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的分類，實(shí)現(xiàn)信息屬性的最優(yōu)分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法平均誤分率較低、分類完成時(shí)間較短、能夠?qū)⒉煌愋偷男畔⑦M(jìn)行劃分，分類效果較佳。未來階段將針對文章的不足之處加以改正，為異步融合算法的應(yīng)用與發(fā)展提供理論依據(jù)和參考。