基于云計算環境下的信息檢索及智能融合的研究

袁敏+段景輝+黃夢醒

摘 要： 針對傳統的信息檢索及智能融合方法雖然開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、可利用性差的問題，提出基于云計算環境下的信息檢索及智能融合的方法。通過邏輯結構及加密過程的設計，搭建云計算的電子環境；通過ASP與ADO相結合完成信息檢索，改進TF?IDF算法完成信息的智能融合，實現基于云計算環境下的信息檢索及智能融合的研究。實驗結果表明，采用改進方法可有效提高信息檢索效率，信息融合準確度高，具有一定的實用性。

關鍵詞： 云計算； 電子環境； 信息檢索； 智能融合； 邏輯結構； 檢索效率

中圖分類號： TN911.23?34； TP301.6 文獻標識碼： A 文章編號： 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

信息檢索主要應用于數字化平臺，是一種以關鍵詞匹配為主要搜索形式的智能化挖掘形式。現有信息檢索方式，主要是在基于Tim Berners?Lee提出“語義網”的基礎上，通過與人工智能的結合，對知識進行傳播與表達。這種信息檢索形式開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，并不能完全適應與各個環境進行優化研究，對此，提出基于云計算環境下的信息檢索及智能融合方法。

1 云計算環境的搭建

云計算環境的搭建涉及到終端層、應用層、基礎設施層等多個方面[2]，其具體搭建過程，可從邏輯結構的設計和加密過程設計此兩方面進行研究。

1.1 邏輯結構的設計

在云計算環境下，信息檢索與融合的邏輯結構是：用戶向終端服務器提出獲取計算等請求時，終端服務器必須對用戶身份信息進行驗證，待確認該用戶為已注冊后，才可保證該用戶提出的請求能順利取得請求獲取證書[3]。若該用戶完成登錄，云計算環境便會將該用戶身份認證，轉交給安全認證服務器，以保證用戶在后續過程中，可直接使用云環境中的其他功能。其具體工作原理流程如圖1所示。

1.2 加密過程設計

用戶對終端服務器提出的每一個問題都可以成為一個應用示例[4]。通常情況下，這些應用示例應該與普通數據包相同，具有服務ID、算法ID、服務對象等相關屬性[5]。但這些具體屬性中，服務ID作為請求流水號，與其他服務請求不同，需要現在滿足服務類型條件的前提下，進行加密處理，再將加密明文傳輸至服務對象的中心主機[6]。對于管理云系統來說，可以根據請求包中服務類型和屬性的不同，選擇最合適的服務器，對請求包中數據進行加密。其具體加密過程如圖2所示。

2 信息檢索及智能融合優化處理

2.1 信息檢索

ASP與ADO相結合的形式，可以保證應用WWW數據庫的管理功能順利實現[6]。當用戶在瀏覽器中檢索相應信息時，瀏覽器中顯示的檢索結果為與關鍵詞相關聯的所有信息，這種檢索方式也被稱為模糊檢索。如果將應用ASP與ADO技術搭建而成的數據庫比作字典[7]，在用戶輸入一個關鍵字或關鍵詞之后，字典首先會對該字或詞進行解釋，并根據解釋將其轉換為相應的編碼組織，再由中心計算機根據編碼組織[8]，對后臺信息數據庫中的所有信息進行檢索，找出與該解釋相關的所有信息，并將其進行整理，最終顯示出來。該過程與搜索引擎的檢索方式類似，具體操作流程如圖3所示。endprint

2.2 改進TF?IDF算法的信息智能融合處理

原有TF?IDF算法中[8]，[r]表示待查詢關鍵詞在后臺數據庫中所占的權重，[q]代表該關鍵詞的重要程度，[λ]為與重要程度相關的重要變量，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]代表輸入關鍵詞與后臺數據庫中，某個準確關鍵詞之間的關聯程度；[t]為數據庫中準確關鍵詞的隨機出現頻率；[n]代表與輸入關鍵詞相關聯準確關鍵詞的個數；[GH（li，t）]與[CH（li）]則為滿足整體運算過程，而自行設定運算規則[9]。

原有TF?IDF算法，雖然可以計算出待查詢關鍵詞在后臺數據庫中所占的權重，但并未對計算所得結果進行規劃、分析，因此，易導致結果的真實性出現較大偏差[10]。為了有效改善此問題，建立存儲本體概念與查詢關鍵詞之間的映射關系如下：

[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]代表存儲本體概念；[GH（li，t）?CH（li）]代表待查詢關鍵詞與數據庫中準確關鍵詞重合部分的交集；[GH（li，t）?CH（li）]代表待查詢關鍵詞與數據庫中準確關鍵詞所有組成成分并集；[Wrc]為存儲本體概念與查詢關鍵詞之間的映射關系。

3 實驗結果與分析

為了驗證云計算環境下信息檢索及智能融合模型的實用性價值，以2臺配置相同的計算機作為實驗對象。在實驗正式開始之前，將2臺計算機隨機分為實驗組和對照組，并對它們進行相關參數設置。

3.1 試驗參數設置

實驗參數設置表如表1所示。

表1中：CBW代表信道帶寬，該項參數單位為MB；IFF為信息流量，該項參數單位為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，這兩數值的單位均為MB，且數值本身與105成正比；CTR代表接通率，該項參數為百分數。為了保證實驗的真實性，實驗組與對照組的各項參數均保持一致。

3.2 交互準確率對比

在完成實驗參數設置之后，應用云計算環境下信息檢索及智能融合優化模型，對實驗組計算機進行控制，對對照組計算機不進行任何控制，讓2臺計算機同時開始對相同的關鍵詞進行檢索，并對它們在與使用者進行信息交互時的準確率進行記錄，結果如圖4所示。

圖4中：x軸代表帶檢索關鍵詞；y軸代表交互準確率；點實線代表實驗組準確率曲線；虛線代表對照組準確率曲線。根據圖4中各條曲線走向，可以發現，無論待檢索關鍵詞怎樣變化，實驗組的準確率曲線始終位于對照組上方。這也意味著，應用云計算環境下信息檢索及智能融合優化模型對關鍵詞進行檢索，可以得到更高的信息交互準確率。

4 結 語

研究云計算的工作原理以及應用實例，完成云環境的搭建；應用ASP與ADO結合的形式，完成網絡信息檢索，改進原有TF?IDF算法，完成數據智能融合。通過實驗證明，應用這種方式建立的云計算環境下信息檢索及智能融合優化，可有效提高信息檢索效率，信息融合準確度高，具有一定的實用性。

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