基于數(shù)據(jù)挖掘的信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估平臺設(shè)計

趙曉林

（貴州省司法廳 貴州 貴陽 550001）

0 引言

隨著信息網(wǎng)絡(luò)傳播不斷擴(kuò)散，對信息網(wǎng)絡(luò)傳播與司法保護(hù)的相關(guān)性研究受到人們的關(guān)注，結(jié)合對人民合法權(quán)益的分析，根據(jù)不同的保護(hù)機(jī)制和主體責(zé)任，建立對司法保護(hù)效果下的促進(jìn)性影響分析模型，根據(jù)對司法實(shí)踐的主體責(zé)任分析，采用大數(shù)據(jù)分析的方法，構(gòu)建信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估平臺，結(jié)合信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)的特征挖掘方法，分析在大數(shù)據(jù)平臺下的信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)及司法保護(hù)的效果相關(guān)性因素，通過信息化的評估平臺設(shè)計，在信息化體系構(gòu)架下，進(jìn)行信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估設(shè)計[1]。本文結(jié)合信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果分析和相關(guān)資源的大數(shù)據(jù)聚類，采用個人信息和大數(shù)據(jù)平臺的聯(lián)合特征挖掘的方法，結(jié)合大數(shù)據(jù)融合聚類分析的方法，實(shí)現(xiàn)信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估，提高司法保護(hù)的實(shí)踐效果。本文提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘的信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估平臺設(shè)計方法[2]。采用概率密度分析方法，進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘，結(jié)合檢察保護(hù)、社區(qū)保護(hù)以及公安保護(hù)等不同保護(hù)體系，在自由度約束下，提取信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)資源的聯(lián)合特征集，根據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，實(shí)現(xiàn)司法保護(hù)效果評估，并通過實(shí)證分析進(jìn)行性能驗(yàn)證，得出有效性結(jié)論。

1 信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估平臺硬件設(shè)計

本文設(shè)計的基于數(shù)據(jù)挖掘的信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估平臺的硬件采用B/S結(jié)構(gòu)，保證平臺能夠在不確定的環(huán)境中，對司法保護(hù)效果進(jìn)行快速地評估。平臺的通信協(xié)議采用分層原則，建立平面式網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，在信息網(wǎng)絡(luò)傳輸與管理方面具有較好的性能。采用重配置的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，設(shè)置通信節(jié)點(diǎn)之間的鏈路結(jié)構(gòu)。在硬件設(shè)計中，將評估平臺的體系結(jié)構(gòu)劃分為三維的立體結(jié)構(gòu)，包括評估平臺的預(yù)警器、信息感知器、效果評估器。

首先，評估平臺預(yù)警器的主要作用在于對可能發(fā)生的網(wǎng)絡(luò)異常狀況作出預(yù)先警告提示。在遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊時，平臺能夠快速監(jiān)控到攻擊因素，通過發(fā)出的預(yù)警，平臺內(nèi)的服務(wù)器能夠及時分析平臺的異常，全方位地監(jiān)控并分析，最終制定出相應(yīng)的解決方案。

平臺的信息感知器具有較強(qiáng)的自適應(yīng)感知功能，根據(jù)平臺外部環(huán)境的變化與平臺狀態(tài)的改變，獲取到分布式的環(huán)境信息與影響平臺運(yùn)行的事件信息，最終經(jīng)過平臺的丟包率與時延指標(biāo)進(jìn)行分析判斷，得出相應(yīng)的結(jié)論后發(fā)送到平臺服務(wù)器。

效果評估器在信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估平臺中具有重要的作用，能夠根據(jù)預(yù)警器發(fā)出的預(yù)警提示，進(jìn)行風(fēng)險監(jiān)控與診斷，通過記錄平臺的運(yùn)行狀況，及時發(fā)現(xiàn)平臺運(yùn)行的風(fēng)險，識別并評估風(fēng)險，根據(jù)識別結(jié)果為平臺的評估結(jié)果提供安全支撐。

在評估平臺視圖模塊中，安裝Adobe Flash硬件，用來實(shí)現(xiàn)評估平臺的視圖功能。當(dāng)視圖模塊中的信息出現(xiàn)改變時，平臺能夠通過刷新頁面，對視圖信息進(jìn)行更新處理，保證視圖中展現(xiàn)的信息具有一定的一致性。控制器作為平臺建設(shè)中的橋梁，根據(jù)用戶的需求，調(diào)整并控制平臺的各項功能，對用戶的效果評估請求作出響應(yīng)處理。

2 信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估平臺軟件設(shè)計

基于上述數(shù)據(jù)挖掘的信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估平臺硬件設(shè)計完畢后，根據(jù)信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)資源分布數(shù)據(jù)架構(gòu)，分析保護(hù)效果評估特征，構(gòu)建平臺的信息數(shù)據(jù)庫，共同完成軟件設(shè)計，具體步驟如下。

2.1 信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)資源分布數(shù)據(jù)架構(gòu)與來源

為了實(shí)現(xiàn)信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估，結(jié)合語義特征分析和融合調(diào)度方法，構(gòu)建信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的粗糙集匹配模型，結(jié)合證據(jù)支持度分析，采用特征匹配方法，得到各準(zhǔn)則下的基本證據(jù)[3]，分析信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的數(shù)據(jù)管理。根據(jù)評估結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評價[4]，由此得到信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的語義分布表達(dá)式：參量，τ為司法保護(hù)延遲參數(shù)，根據(jù)語義信息融合，利用證據(jù)合成法則分析的方法，得到各準(zhǔn)則下的證據(jù)基本概率密度參數(shù)，在簇聚類中心，得到支持度和置信增益分量為Mi與Mj，在刑法和訴訟法司法保護(hù)過程中，得到在多決策分類匹配參數(shù)，得到在信息網(wǎng)絡(luò)傳播中，司法保護(hù)效果評估的可靠性匹配度為Clustdist(Mi,Mj)，當(dāng)

其中，N表示支持度，x表示司法保護(hù)效果的基準(zhǔn)(i≠j,1≤i≤q,1≤j≤q)，得到信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)約束模式下，司法保護(hù)效果評估的多決策聚類泛函表示為：

其中，Xp為司法保護(hù)實(shí)踐中的源信息，u為粗糙集分布權(quán)特征量，v為信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)資源的規(guī)范性模糊檢測基函數(shù)，K為給定的信息源。通過信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)資源的語義信息檢測結(jié)果，得到信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)資源的粗糙集匹配系數(shù)為和的值，采用關(guān)聯(lián)系數(shù)和證據(jù)理論決策的方法，建立信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的概率密度函數(shù)，表示為：

其中，σs為信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)的目標(biāo)屬性，X1為效果評估的待估參數(shù)，H為司法保護(hù)的效益?zhèn)鬟f函數(shù)。通過上述處理，采用概率密度分析，建立信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的約束參數(shù)模型，結(jié)合對相關(guān)性參數(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析，實(shí)現(xiàn)司法保護(hù)效果評估和優(yōu)化決策[5]。

2.2 信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估特征分析

基于貝葉斯粗糙集理論，引入特征壓縮分析技術(shù)，構(gòu)建信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的最優(yōu)決策函數(shù)為：

式中，X1為司法保護(hù)效果可靠性分布的正域元素集，X2表示負(fù)域元素集，sij表示信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的存儲結(jié)構(gòu)模型，設(shè)采樣周期為Ts，則每周期包含的信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)大數(shù)據(jù)分布點(diǎn)數(shù)m=T/Ts，以決策表條件屬性作為各個司法保護(hù)實(shí)踐的證據(jù)，得到信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)模式下的司法保護(hù)的大數(shù)據(jù)挖掘分布參數(shù)為ti=[ti1,ti2,…,tiM]，設(shè)定信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的離散序列，σi為信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的空間分布代價。令y(n)為信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的聯(lián)合特征量，通過對信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)約束下的司法保護(hù)相關(guān)效益度分析，進(jìn)行司法保護(hù)效果評估的可靠度測量，構(gòu)建信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估特征分析模型，得到的信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的延遲函數(shù)：

式中，τk為司法保護(hù)效果評估的分類參數(shù)，μ為司法保護(hù)效果模糊約束參數(shù)，為歸一化的特征分布系數(shù)，tACK為完備信息系統(tǒng)參數(shù)，根據(jù)上述分析，構(gòu)建信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的條件屬性，完備信息系統(tǒng)S=(U,C∪D,V,f)，假定xm+1條件屬性取值為dm+1=dl(l=2,…,k)，得到條件屬性ci對U′/dl的最大置信度，得到特征匹配函數(shù)為：

其中，Gk+1為最大置信增益函數(shù)，為司法保護(hù)的決策表決策屬性，為等價關(guān)系R下的確信度。設(shè)nz為信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的模糊特征點(diǎn)，采用分組樣本檢測的方法，分析信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的關(guān)聯(lián)系數(shù)ρ(k)，采用大數(shù)據(jù)挖掘，得到信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的統(tǒng)計特征量為：

其中，L為條件屬性的置信度，為司法保護(hù)的證據(jù)概率分布集，Rk為等權(quán)重分布參數(shù)，則?k的粗糙模糊度集服從于自由度為nz的χ2分布，構(gòu)建信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)資源的模糊集，得到模糊信息分量為qk,Qk,rk和Rk，采用大數(shù)據(jù)挖掘模型，實(shí)現(xiàn)信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估平臺的優(yōu)化設(shè)計。

2.3 構(gòu)建司法保護(hù)信息數(shù)據(jù)庫

基于上述的信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估特征分析結(jié)束后，建立評估平臺的司法保護(hù)信息數(shù)據(jù)庫。平臺中完整的數(shù)據(jù)庫能夠全方位地提高評估結(jié)果的質(zhì)量，對于事物的全貌能夠反映得更加清晰明了。

本文在構(gòu)建信息數(shù)據(jù)庫之前，首先要擴(kuò)大數(shù)據(jù)庫的抽樣范圍，選取盡量多的數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本，包括網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)的會議紀(jì)要、審結(jié)報告等，輸入到評估平臺中，保證平臺算法邏輯的穩(wěn)定運(yùn)行[6-7]。采用相關(guān)的司法保護(hù)效果案例，將案例輸入到平臺中，減少數(shù)據(jù)庫信息較少的現(xiàn)象。結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對數(shù)據(jù)庫內(nèi)的樣本進(jìn)行篩選，選擇出符合信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果的數(shù)據(jù)，減少由于數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致的評估結(jié)果不準(zhǔn)確情況。本文在構(gòu)建司法保護(hù)信息數(shù)據(jù)庫中，采用SQL Server 2010軟件進(jìn)行構(gòu)建，應(yīng)用E-R圖與信息網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)關(guān)系模型共同設(shè)計數(shù)據(jù)庫。E-R圖能夠更加直觀地反映出平臺內(nèi)各項數(shù)據(jù)的類型關(guān)系[8-9]。本文構(gòu)建的司法保護(hù)信息數(shù)據(jù)庫基本信息表，見表1。

表1 司法保護(hù)信息數(shù)據(jù)庫基本信息表

表1為本文設(shè)計構(gòu)建的司法保護(hù)信息數(shù)據(jù)庫基本信息表，通過輸入上述表格中的各項信息，完成平臺數(shù)據(jù)的初步錄入工作。

表2為信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果信息表，根據(jù)用戶輸入的信息，平臺的數(shù)據(jù)庫會自動對上述信息進(jìn)行錄入操作，保存到評估平臺的數(shù)據(jù)庫中，經(jīng)過一定的評估作用，最終為用戶提供精確可靠的評估結(jié)果。

表2 信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果信息表

3 實(shí)驗(yàn)分析

通過實(shí)驗(yàn)分析的方法，驗(yàn)證信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)下司法保護(hù)效果評估的可靠性，大數(shù)據(jù)采樣的樣本大小為3 000，測試集大小為2 000，關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.182，模糊度系數(shù)為0.177，以人格權(quán)保護(hù)、隱私、信息擴(kuò)散、責(zé)任主體、行為主義、道義責(zé)任、自由意志、司法協(xié)助、處罰對象等的約束分量，再以20個不同測試對象為樣本，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的大數(shù)據(jù)挖掘，以人格權(quán)保護(hù)、隱私保護(hù)、行為保護(hù)、意志保護(hù)，得到挖掘結(jié)果見表3。

表3 數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果

在表3的基礎(chǔ)上，通過信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)約束下司法保護(hù)大數(shù)據(jù)挖掘，進(jìn)行收斂性評價，以測試評估的精度，見圖1。

分析圖1得知，本文方法進(jìn)行信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估的收斂性較好，評估精度較高，證實(shí)了設(shè)計方法的有效性。

4 結(jié)語

本文結(jié)合信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果分析和相關(guān)資源的大數(shù)據(jù)聚類，采用個人信息和大數(shù)據(jù)平臺的聯(lián)合特征挖掘的方法，結(jié)合大數(shù)據(jù)融合聚類分析的方法，實(shí)現(xiàn)信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估，并以人格權(quán)保護(hù)、隱私、信息擴(kuò)散、責(zé)任主體、行為主義、道義責(zé)任、自由意志、司法協(xié)助、處罰對象等的約束分量，構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)挖掘和參數(shù)估計的信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)司法保護(hù)效果評估方法，提高圖書文獻(xiàn)信息的效果評估能力。分析得知，本文方法進(jìn)行效果評估的準(zhǔn)確性和收斂性較高。