摘 要：為了提高信息處理的效率與質(zhì)量，本文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，設(shè)計(jì)了Web前端信息處理方法。引進(jìn)WebSocket技術(shù)，設(shè)計(jì)前端交互信息的實(shí)時(shí)采集；將實(shí)時(shí)采集信息轉(zhuǎn)換為序列數(shù)據(jù)或圖像數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)卷積層，使用多個(gè)卷積核對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，提取信息鏈特征；使用信息熵評(píng)估每個(gè)信息單元的重要性，集中處理冗余信息濾波與前端信息。對(duì)比試驗(yàn)證明，本文設(shè)計(jì)的方法不僅提高了處理效率，而且提升了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。

關(guān)鍵詞：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；濾波；信息鏈特征；Web前端信息；WebSocket

中圖分類號(hào)：TB 937" " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

現(xiàn)有的Web前端信息處理主要基于手工設(shè)計(jì)的特征和規(guī)則，其在處理復(fù)雜、多變的Web信息過程中存在顯著缺陷。

馮皓[1]利用文本生成、機(jī)器翻譯以及文本分類與情感分析等系統(tǒng)，進(jìn)行了語言理解與處理設(shè)計(jì)。但是大模型的性能取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和代表性，數(shù)據(jù)偏差可能導(dǎo)致模型產(chǎn)生有偏見的回答。趙麗麗[2]分析了機(jī)器學(xué)習(xí)如何分析大數(shù)據(jù)，并對(duì)財(cái)務(wù)信息進(jìn)行快速處理與精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。但是數(shù)據(jù)的質(zhì)量與完整性對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性具有決定性影響，數(shù)據(jù)偏差或錯(cuò)誤可能導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確。

針對(duì)現(xiàn)有不足，本文將基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，對(duì)Web前端信息處理方法進(jìn)行設(shè)計(jì)。

1 Web前端交互信息實(shí)時(shí)采集

為滿足Web前端信息處理需求，引進(jìn)WebSocket技術(shù)，設(shè)計(jì)前端交互信息的實(shí)時(shí)采集。在該過程中需要建立WebSocket連接，客戶端（前端頁面）利用JavaScript代碼創(chuàng)建一個(gè)WebSocket對(duì)象，并指定要連接的服務(wù)器URL?？蛻舳藢⑦B接請(qǐng)求發(fā)送到服務(wù)器，服務(wù)器接收到請(qǐng)求后建立WebSocket連接，并將確認(rèn)信息返回客戶端[3]。信息返回過程如公式（1）所示。

WebSocket連接建立后，服務(wù)器可以主動(dòng)將數(shù)據(jù)推送到客戶端，無須客戶端發(fā)送請(qǐng)求。客戶端接收到數(shù)據(jù)后，可以使用JavaScript代碼對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，例如解析JSON數(shù)據(jù)、更新DOM元素等[4]。該過程如公式（2）所示。

通過上述步驟，采集釋放的資源，進(jìn)行Web前端交互信息實(shí)時(shí)采集。采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后送入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），進(jìn)行進(jìn)一步分析和預(yù)測(cè)。CNN能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的特征，逐步抽象出更高級(jí)別的特征表示。

2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息鏈特征提取

基于上述內(nèi)容，引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取Web前端信息鏈特征。CNN屬于深度學(xué)習(xí)模型，能夠利用卷積層、池化層等自動(dòng)提取高級(jí)特征，并將實(shí)時(shí)Web前端交互信息轉(zhuǎn)為序列或圖像數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)卷積層捕捉局部特征[5]。該過程如公式（4）所示。

持續(xù)執(zhí)行上述步驟，即可實(shí)現(xiàn)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息鏈特征提取。

3 冗余信息濾波與前端信息集中處理

完成上述設(shè)計(jì)后，使用信息熵評(píng)估每個(gè)信息單元的重要性。計(jì)算每個(gè)信息單元的信息熵，并設(shè)定一個(gè)閾值，將低于該閾值的信息單元視為冗余信息，將其濾除。信息熵的計(jì)算過程如公式（7）所示。

4 對(duì)比試驗(yàn)

4.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備

本次試驗(yàn)選擇某Web運(yùn)營商為研究試點(diǎn)。試點(diǎn)擁有龐大的用戶基礎(chǔ)和廣泛的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，截至2024年上半年，運(yùn)營服務(wù)單位移動(dòng)用戶規(guī)模為4.17億戶，同比增長(zhǎng)顯著，顯示出其強(qiáng)大的市場(chǎng)吸引力和用戶基礎(chǔ)。其中，寬帶用戶為1.93億戶，千兆寬帶滲透率高達(dá)27.3%。此外，試點(diǎn)單位在5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)方面也取得了顯著成果，與上游合作單位持續(xù)深化、共建共享，合力打造高質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)，5G基站總規(guī)模超131萬站。

該單位不僅在用戶規(guī)模和網(wǎng)絡(luò)建設(shè)上表現(xiàn)出色，而且在技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面也進(jìn)行了積極探索，打造出云智、訓(xùn)推一體的算力基礎(chǔ)設(shè)施、全面升級(jí)的天翼云產(chǎn)品和生態(tài)矩陣。運(yùn)營商的Web前端技術(shù)參數(shù)見表1。

以運(yùn)營商某大型電商網(wǎng)站為例，在其前端頁面未優(yōu)化前，代碼冗余、重復(fù)，導(dǎo)致頁面加載時(shí)間長(zhǎng)達(dá)5s以上。由代碼分析工具檢測(cè)可知，該頁面的JavaScript和CSS文件中存在大量重復(fù)的代碼塊和樣式定義。冗余信息不僅增加了文件的大小，而且浪費(fèi)了網(wǎng)絡(luò)帶寬和用戶的等待時(shí)間。

4.2 試驗(yàn)步驟

為了構(gòu)建一個(gè)高效的Web前端信息處理測(cè)試環(huán)境，本文選擇高性能的服務(wù)器或PC作為測(cè)試平臺(tái)，平臺(tái)需要預(yù)裝最新的操作系統(tǒng)，以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和兼容性?；诠剑?）和公式（9）計(jì)算所得冗余信息濾波與前端信息集中的處理結(jié)果，在操作系統(tǒng)中安裝最新的Web服務(wù)器軟件，例如Apache、Nginx或IIS，這些軟件能夠提供穩(wěn)定的Web服務(wù)，并有效支持各種Web應(yīng)用運(yùn)行。配置了一個(gè)高效的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，以存儲(chǔ)和處理測(cè)試過程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)。此外，本文還安裝并配置了前端開發(fā)工具，例如Visual Studio Code、WebStorm等，以提升前端開發(fā)效率。Web前端信息處理測(cè)試環(huán)境如圖1所示。

根據(jù)Web前端數(shù)據(jù)的特性和任務(wù)需求，設(shè)計(jì)合適的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以考慮使用多層卷積層、池化層和全連接層等組件。將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集加載到模型中，進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。錄入的部分樣本信息見表2。

在上述基礎(chǔ)上，應(yīng)用本文設(shè)計(jì)的方法進(jìn)行Web前端信息處理。處理中，引進(jìn)文獻(xiàn)[1]提出的基于大模型的處理方法、文獻(xiàn)[2]提出的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的處理方法，將二者作為對(duì)照。輸出3種方法的前端處理信息，對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)。

4.3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以消除或減少潛在的冗余和噪聲。處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息提取，識(shí)別并分離出其中的冗余信息和噪聲信息，將處理后信息攜帶的冗余噪聲信息條數(shù)作為檢驗(yàn)指標(biāo)，以評(píng)估前端信息處理的效果。這些冗余和噪聲信息不僅占用額外的存儲(chǔ)空間，還會(huì)影響數(shù)據(jù)的可讀性和后續(xù)處理效率。因此，該指標(biāo)的值越低，說明前端信息處理的效果越好，能夠更有效地去除冗余和噪聲信息，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。以此為依據(jù)，統(tǒng)計(jì)三種方法的Web前端信息處理效果，如圖2～圖4所示。

從上述圖2～圖4所示的結(jié)果可以看出，應(yīng)用本文方法進(jìn)行Web前端信息處理，處理后的數(shù)據(jù)中攜帶的冗余、噪聲信息極少，說明該方法的處理效果良好。而應(yīng)用對(duì)比方法進(jìn)行Web前端信息處理，處理后的數(shù)據(jù)中攜帶的冗余、噪聲信息相對(duì)較多，說明對(duì)應(yīng)方法的處理效果較差。

為了探究如何通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提升前端信息處理效率，引入關(guān)鍵檢驗(yàn)指標(biāo)：?jiǎn)挝粫r(shí)間內(nèi)該方法所能處理的信息量。這一指標(biāo)直接反映了前端信息處理系統(tǒng)在引入CNN技術(shù)后，其處理能力和效率的提升程度，具體表現(xiàn)為單位時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)能夠處理更多或更復(fù)雜的信息。在實(shí)際應(yīng)用中，前端信息處理系統(tǒng)需要面對(duì)大量的數(shù)據(jù)輸入和輸出。因此，該指標(biāo)的值越高，說明前端信息處理系統(tǒng)的性能越強(qiáng)，能夠在更短的時(shí)間內(nèi)處理更多的信息，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和用戶體驗(yàn)。對(duì)3種方法的應(yīng)用效果進(jìn)行分析，見表3。

由表3可知，與對(duì)照組信息處理方法相比，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理方法在處理效率方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。在試驗(yàn)中，本文使用相同的數(shù)據(jù)集和測(cè)試環(huán)境，比較了3種方法的處理速度和處理后的數(shù)據(jù)質(zhì)量。結(jié)果顯示，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在單位時(shí)間內(nèi)能夠處理的信息量比對(duì)照方法更大，原因是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在特征提取和模式識(shí)別方面具有強(qiáng)大能力，不僅提高了處理效率，而且提升了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。

5 結(jié)語

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）利用卷積層、池化層等自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像、視頻特征，完成分類、檢測(cè)等任務(wù)。在Web前端，CNN可以應(yīng)用于圖像識(shí)別、用戶行為分析和內(nèi)容推薦，提升信息處理的準(zhǔn)確性和效率。但是Web前端信息多樣、復(fù)雜，有效提取、利用比較困難。同時(shí)，前端對(duì)計(jì)算資源和實(shí)時(shí)性要求較高，需要降低計(jì)算復(fù)雜度。本文進(jìn)行了實(shí)時(shí)采集前端交互信息、提取信息鏈特征、濾波冗余信息和集中處理，并結(jié)合Web前端特性，探索出更高效、準(zhǔn)確的處理方法，不僅提升了用戶體驗(yàn)和智能化水平，而且為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在更廣泛領(lǐng)域的應(yīng)用提供了新的可能。

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