基于深度學(xué)習(xí)的人工智能應(yīng)用處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

欒學(xué)德

（濰坊科技學(xué)院，山東 濰坊 262700）

0 引言

最近幾年，在我國(guó)科技水平的不斷提高下，深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，該技術(shù)憑借著自身精確度高、安全性高、靈活性強(qiáng)等特征，被廣泛地應(yīng)用于人工智能應(yīng)用處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，不僅可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)重要數(shù)據(jù)的智能化、精確化推薦，還能保證數(shù)據(jù)處理效果，為提高用戶使用體驗(yàn)提供重要的技術(shù)支持。因此，在深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用背景下，如何科學(xué)設(shè)計(jì)人工智能應(yīng)用處理系統(tǒng)是技術(shù)人員必須思考和解決的問題。

1 系統(tǒng)需求分析

系統(tǒng)需求分析作為系統(tǒng)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)內(nèi)容，在正式進(jìn)入人工智能應(yīng)用處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)之前，技術(shù)人員要從以下兩個(gè)維度出發(fā)，做好對(duì)系統(tǒng)需求分析。（1）用戶需求分析。該系統(tǒng)所涉及的用戶主要包含業(yè)務(wù)用戶和系統(tǒng)用戶兩類，用戶類型不同，其系統(tǒng)需求也存在的一定的差異。（2）功能需求分析。系統(tǒng)功能主要包含兩大核心模塊，分別是數(shù)據(jù)處理模塊和推薦算法模塊，技術(shù)人員要重點(diǎn)做好對(duì)這些功能模塊的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，以保證用戶的使用體驗(yàn)。

2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)總體架構(gòu)在具體的設(shè)計(jì)中，采用了C/S設(shè)計(jì)模式，主要由以下三個(gè)部分組成：（1）用戶端。用戶端可以實(shí)時(shí)進(jìn)行人機(jī)交互操作，如手機(jī)App、網(wǎng)站等。（2）客戶端。客戶端主要負(fù)責(zé)向用戶提供相應(yīng)的界面，然后采用http請(qǐng)求的方式[1]，與服務(wù)端建立起有效的連接，以保證數(shù)據(jù)通信的高效性和快捷性。（3）服務(wù)端。服務(wù)端通過對(duì)用戶端所提交的業(yè)務(wù)進(jìn)行處理，以實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)核心功能的調(diào)用[2]，并向數(shù)據(jù)庫(kù)反饋?zhàn)罱K數(shù)據(jù)調(diào)用結(jié)果。服務(wù)端主要由以下兩大部分組成，分別是業(yè)務(wù)程序和數(shù)據(jù)庫(kù)[3]。系統(tǒng)總體框架設(shè)計(jì)示意圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體框架設(shè)計(jì)示意圖

2.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)庫(kù)作為人工智能應(yīng)用處理系統(tǒng)的重要組成部分，為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全傳輸、存儲(chǔ)和管理打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，因此，要想進(jìn)一步提高人工智能應(yīng)用處理系統(tǒng)的運(yùn)行性能[4]，保證系統(tǒng)核心功能的實(shí)現(xiàn)效果，技術(shù)人員要做好對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)。現(xiàn)以表1、表2、表3所示的“新聞表、歷史瀏覽表、推薦記錄表”為例，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)具體設(shè)計(jì)進(jìn)行介紹。

表1 新聞表

表2 歷史瀏覽表

表3 推薦記錄表

3 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)

在深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用背景下，為了更好地提高人工智能應(yīng)用處理系統(tǒng)的運(yùn)行性能，滿足用戶的多樣化使用需求，現(xiàn)將該系統(tǒng)劃分為以下兩大核心模塊[5]，分別是數(shù)據(jù)處理模塊和推薦算法模塊。系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)示意圖如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)示意圖

3.1 數(shù)據(jù)處理模塊設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)處理模塊主要包含以下三大子模塊：（1）數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建。要針對(duì)人工智能應(yīng)用處理系統(tǒng)的使用需求，構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)重要信息數(shù)據(jù)的安全化、可靠化存儲(chǔ)和管理。（2）數(shù)據(jù)更新。該子模塊在具體的設(shè)計(jì)中，要根據(jù)用戶實(shí)際情況，定期對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，如添加新用戶信息、新點(diǎn)擊記錄信息、新聞信息和推薦結(jié)果信息等。（3）文本處理。該子模塊在具體的設(shè)計(jì)中，要從文本信息處理、文本生成特征嵌入式處理兩個(gè)環(huán)節(jié)出發(fā)，構(gòu)建相應(yīng)的模型[6]，并對(duì)該模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。同時(shí)，還要將文本處理劃分為以下兩個(gè)部分，一個(gè)是TF-IDF特征提取；另一個(gè)是文本嵌入向量表示。在對(duì)TF-IDF特征進(jìn)行提取期間，要從新聞樣本集中，對(duì)某個(gè)詞的重要程度進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè)。在對(duì)文本嵌入向量進(jìn)行表示期間，要根據(jù)當(dāng)前文本嵌入矩陣，在充分結(jié)合數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，為單個(gè)文本構(gòu)建相應(yīng)的矩陣，以實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)詞組的高效化統(tǒng)計(jì)。

3.2 推薦算法模塊設(shè)計(jì)

推薦算法模塊作為人工智能應(yīng)用處理系統(tǒng)的核心模塊，充分利用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，為用戶提供了良好的智能化服務(wù)體驗(yàn)。該模塊在具體的設(shè)計(jì)中，主要運(yùn)用了基于深度模型的推薦算法。深度模型預(yù)測(cè)流程如圖3所示。通過借助數(shù)據(jù)爬蟲模塊，獲取新聞相關(guān)信息，并將其安全存儲(chǔ)于指定的數(shù)據(jù)庫(kù)中，然后，進(jìn)入模型訓(xùn)練階段，在該階段中，系統(tǒng)可以從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取用戶感興趣的信息，并對(duì)其進(jìn)行一系列處理，從而形成比較規(guī)范的數(shù)據(jù)格式，接著，通過利用數(shù)據(jù)調(diào)用模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶特征信息和商品特征信息的精確化提取和收集，使得系統(tǒng)具有較高的模型學(xué)習(xí)能力。

圖3 深度模型預(yù)測(cè)流程

4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

4.1 系統(tǒng)環(huán)境和數(shù)據(jù)

在開發(fā)系統(tǒng)核心功能期間，技術(shù)人員要將該系統(tǒng)直接部署于相應(yīng)的服務(wù)器上，并完成對(duì)相關(guān)信息的配置，系統(tǒng)用到的硬件主要包含16GB內(nèi)存和強(qiáng)E5-2600型號(hào)的CPU，系統(tǒng)用到的軟件主要包含5.7.14版本的MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)以及3.5版本的Python編程語言。系統(tǒng)用到的新聞數(shù)據(jù)主要包含以下兩大部分，分別是新聞通知數(shù)據(jù)和網(wǎng)易新聞數(shù)據(jù)，其中，網(wǎng)易新聞數(shù)據(jù)主要包含科技信息、娛樂信息等。

4.2 系統(tǒng)結(jié)果顯示

通過借助Django框架，將系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫(kù)之間建立起有效的連接，并對(duì)這些信息進(jìn)行增刪改查處理，當(dāng)系統(tǒng)獲取用戶特征信息后，會(huì)使用戶的喜好信息傳輸?shù)缴疃饶Ｐ椭校M(jìn)行一系列訓(xùn)練，并形成如圖4所示的問答系統(tǒng)記錄的推薦結(jié)果。從圖4中可以看出，用戶通過利用問答系統(tǒng)，可以精確記錄主動(dòng)咨詢信息，此時(shí)，系統(tǒng)根據(jù)用戶的咨詢信息，為用戶推薦相關(guān)答案，以滿足用戶的個(gè)性化使用需求。

圖4 對(duì)于問答系統(tǒng)記錄的推薦結(jié)果

綜上所述，本文所設(shè)計(jì)的人工智能應(yīng)用處理系統(tǒng)主要包含以下兩大核心模塊，分別是數(shù)據(jù)處理模塊和推薦算法模塊。其中，數(shù)據(jù)處理模塊不僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)格式的定義，還能實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)內(nèi)容的安全化存儲(chǔ)，極大地提高數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)信息處理能力。智能推薦模塊可根據(jù)用戶實(shí)際情況，調(diào)用合適的推薦算法，從而推薦出用戶感興趣的信息，為用戶帶來良好的使用體驗(yàn)。由此可見，在深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用背景下，人工智能應(yīng)用處理系統(tǒng)具有非常高的應(yīng)用價(jià)值和應(yīng)用前景，值得被進(jìn)一步推廣和應(yīng)用。