數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計算機檔案管理中的應用分析

李阿芳　張言上　張 穎　呂佳慧　周琦

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；檔案管理；大數(shù)據(jù)

中圖分類號：G270 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）03-0072-03

0 引言

計算機檔案管理是指通過計算機技術(shù)和軟件工具對檔案進行收集、整理、存儲、檢索和維護的過程[1]。

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進，檔案管理逐漸從傳統(tǒng)的紙質(zhì)檔案轉(zhuǎn)向電子檔案，這為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用提供了良好的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從大量的電子檔案中自動發(fā)現(xiàn)和提取有價值的信息，為檔案管理提供更高效和準確的支持。基于檔案數(shù)據(jù)的量大、復雜度高、利用率低等現(xiàn)存問題，本文詳細闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計算機檔案管理中的具體應用，包括數(shù)據(jù)源采集、數(shù)據(jù)預處理、構(gòu)建挖掘模型、數(shù)據(jù)可視化等。希望通過本文的研究和分析，能夠為檔案管理人員提供一些參考和啟示，進一步推動數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計算機檔案管理中的應用和發(fā)展。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計算機檔案管理中的應用方向

1.1 檔案收集

檔案收集是檔案管理的重要環(huán)節(jié)，它涉及獲取、整理和登記各種類型的檔案資源，以便后續(xù)的分類、保管和傳輸。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助檔案管理人員從各種電子文檔、圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中抽取有價值的信息[2]。通過對大量檔案數(shù)據(jù)進行文本挖掘、圖像分析等處理，自動化地識別出關(guān)鍵詞、主題、關(guān)聯(lián)性等信息，避免了人工逐一查找和篩選的煩瑣過程，提高檔案收集的效率，從而構(gòu)建起一個全面而準確的檔案資源庫。

1.2 檔案分類

檔案分類是對已收集到的檔案資源進行歸類整理的過程，旨在提高檔案的檢索效率和管理精度。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以通過分析已有檔案中的內(nèi)容特征、關(guān)鍵詞等信息，自動發(fā)現(xiàn)其中的潛在關(guān)聯(lián)和規(guī)律。通過運用聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等方法，可以將具有相似性質(zhì)或相關(guān)特征的檔案資源自動歸類到相應的分類中，減輕了人工分類的工作量和主觀性。此外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還能夠輔助檔案管理人員進行檔案的主題分析和關(guān)鍵詞提取。通過對檔案數(shù)據(jù)進行文本挖掘和語義分析，可以自動提取出其中的主題、關(guān)鍵詞和摘要等信息，提高檔案的檢索效率和利用價值。

1.3 檔案保管

在檔案保管方面，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助檔案管理人員更好地管理和維護檔案資源，其主要表現(xiàn)為以下三個方面：其一，通過分析檔案資源的特征和屬性，可以建立備份策略和冗余存儲機制，監(jiān)測和預測檔案資源的使用情況和變化趨勢，防止檔案資源的丟失和損壞[3]；其二，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以輔助檔案管理人員進行檔案完整性檢查和錯誤修復，例如文件丟失、損壞、存儲空間不足等，通過數(shù)據(jù)校驗和異常檢測，保障檔案的完整性和可信度；其三，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可以應用于檔案資源的訪問控制和安全管理。通過對用戶行為和權(quán)限的分析，可以建立有效的權(quán)限管理機制，保護檔案資源免受未授權(quán)訪問和濫用。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計算機檔案管理中的具體應用

2.1 數(shù)據(jù)源采集

數(shù)據(jù)源采集是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的首要步驟，主要是收集和獲取原始數(shù)據(jù)。在計算機檔案管理中，數(shù)據(jù)源可以包括電子文檔、數(shù)據(jù)庫、電子郵件、網(wǎng)頁等各種形式。通過數(shù)據(jù)源采集，可以將這些分散的數(shù)據(jù)集成在一起，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[4]。

首先，需要明確計算機檔案管理中所需挖掘的數(shù)據(jù)類型、格式、結(jié)構(gòu)，以及使用的用途和分析目的。根據(jù)數(shù)據(jù)需求，選擇適當?shù)臄?shù)據(jù)源，包括電子文檔、日志文件、數(shù)據(jù)庫記錄等。對于電子文檔數(shù)據(jù)源，使用正則表達式匹配和提取文檔中的特定信息，如電話號碼、郵箱、日期、整數(shù)或浮點數(shù)等。如果文檔中存在自然語言文本，可以應用自然語言處理技術(shù)來進一步處理。將文本進行分詞，將長的文本劃分為單詞或短語，然后對分詞結(jié)果進行詞性標注，以確定每個詞的語法角色。接著，進行實體識別，識別出文檔中的人名、地名、組織機構(gòu)名等特定實體。在提取特定信息的過程中，借助Python的正則表達式模塊re，或者使用自然語言處理庫NLTK或Spacy來處理文檔。對于日志文件數(shù)據(jù)源，使用ELK Stack或Splunk日志分析工具，對日志文件進行解析和分析。對于數(shù)據(jù)庫記錄數(shù)據(jù)源，使用SQL查詢語言來抽取數(shù)據(jù)。根據(jù)具體的查詢需求，編寫SQL語句從MySQL數(shù)據(jù)庫中讀取所需的檔案數(shù)據(jù)，從而高效地獲取并準備好需要挖掘的數(shù)據(jù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作打下良好的基礎(chǔ)。

2.2 數(shù)據(jù)預處理

在計算機檔案管理中，數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)挖掘過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)規(guī)約。數(shù)據(jù)預處理的主要目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，減少噪聲和異常值的影響，使得數(shù)據(jù)更加適合進行數(shù)據(jù)挖掘[5]。當進行數(shù)據(jù)預處理時，按照以下具體步驟來進行。

第一步，使用Python的pandas庫進行數(shù)據(jù)清洗，包括去除重復數(shù)據(jù)、處理缺失值、處理異常值和噪聲數(shù)據(jù)等，用于去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤。如果原始數(shù)據(jù)來自多個不同的數(shù)據(jù)源，使用PowerDesigner工具進行數(shù)據(jù)字段映射的設(shè)計和定義，使用ETL（抽取、轉(zhuǎn)化、加載）技術(shù)，從不同的數(shù)據(jù)源中抽取數(shù)據(jù)，并進行必要的轉(zhuǎn)換操作。在數(shù)據(jù)合并后，為了去除冗余數(shù)據(jù)，使用OpenRefine技術(shù)進行數(shù)據(jù)去重操作。

第二步，在數(shù)據(jù)挖掘過程中，執(zhí)行相應的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作，包括數(shù)值化（將非數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)規(guī)范化（將數(shù)據(jù)壓縮到較小的區(qū)間，如0到1.0） 、數(shù)據(jù)離散化（將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散型數(shù)據(jù)）等。同時，使用Z-score標準化方法，將不同尺度和單位的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的標準形式，計算公式，如式（1）

其中，X是原始數(shù)據(jù)，μ 是數(shù)據(jù)的均值，σ 是數(shù)據(jù)的標準差。通過Z-score標準化，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為以0為均值，1為標準差的標準化形式，便于不同單位或量級的指標進行比較和加權(quán)，以消除不同變量之間的量綱影響。

第三步，通過比對數(shù)據(jù)源中的某些唯一標識符或者共同字段，找到相互匹配的記錄。在數(shù)據(jù)匹配的基礎(chǔ)上，通過添加新的字段、更新現(xiàn)有字段或者增加新的記錄，將相互匹配的數(shù)據(jù)記錄進行合并，形成一個更完整的數(shù)據(jù)集。當數(shù)據(jù)源之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系時，基于共同的字段，通過數(shù)據(jù)連接來將它們關(guān)聯(lián)起來。為了消除冗余和保證一致性，刪除重復的數(shù)據(jù)記錄，保留最新或最完整的數(shù)據(jù)，對不一致的字段進行統(tǒng)一取值或修正，并將日期字段的格式統(tǒng)一為特定的標準格式。使用MySQL數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并支持數(shù)據(jù)的查詢和分析。

第四步，通過選擇部分重要特征或使用聚類等方法，將原始數(shù)據(jù)簡化為更小的數(shù)據(jù)集，減少計算復雜度和提高挖掘效率。對于高維數(shù)據(jù)，可以選擇維度規(guī)約方法（如PCA、LDA等）對數(shù)據(jù)進行降維處理。降維過程中，需要確定保留主成分或判別特征的個數(shù)。通過累計方差貢獻率、交叉驗證等方法來確定合適的主成分或判別特征數(shù)量。對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，可以選擇數(shù)量規(guī)約方法（如抽樣等）。通過簡單隨機抽樣、分層抽樣、聚類抽樣等方式，減少數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量。為避免信息丟失，在實際應用中需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點權(quán)衡數(shù)據(jù)規(guī)約的程度。

2.3 構(gòu)建挖掘模型

在計算機檔案管理中，構(gòu)建挖掘模型是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的核心步驟，主要是通過選擇合適的挖掘算法對預處理后的數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的有價值信息。通過構(gòu)建挖掘模型，可以從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和規(guī)律，為計算機檔案管理提供決策支持和業(yè)務(wù)指導。

根據(jù)計算機檔案管理需求，選擇和提取合適的特征，包括文本內(nèi)容（分類、關(guān)鍵詞提取和語義分析等）、作者信息（姓名、單位、職務(wù)等）、創(chuàng)建時間（創(chuàng)建日期、修改日期等）、文件類型（文件擴展名、文件大小、文件格式等）。通過對這些特征進行分析和提取，為挖掘模型提供有效的輸入。選擇決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析等數(shù)據(jù)挖掘模型，設(shè)計合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、層數(shù)和參數(shù)設(shè)置，確定輸入層、隱藏層和輸出層的節(jié)點數(shù)目。輸入層的節(jié)點數(shù)應與特征數(shù)量相等，輸出層的節(jié)點數(shù)應與目標變量的類別數(shù)或維度相等。根據(jù)問題的復雜性增加一個或多個隱藏層。每個隱藏層的節(jié)點數(shù)可以根據(jù)經(jīng)驗公式進行設(shè)置，如式（2） 所示：

其中，n_h表示隱藏層的節(jié)點數(shù)，l表示隱藏層數(shù)，n_i表示輸入層的節(jié)點數(shù)。使用網(wǎng)格搜索、隨機搜索等方法，調(diào)節(jié)模型的超參數(shù)，提高模型性能和泛化能力。選擇Adam優(yōu)化器作為初始選擇，自適應地調(diào)整每個參數(shù)的學習率，從而在訓練過程中加速收斂。Adam 優(yōu)化器的計算公式，如式（3） 所示：

其中，Δw_t是權(quán)重參數(shù)的更新值，l_r是學習率，gt 是當前時間的梯度，g_t 是當前時間的平方梯度。在模型訓練過程中，使用貝葉斯優(yōu)化技術(shù)，通過更少的迭代找到良好的超參數(shù)配置，例如學習率、批次大小、正則化系數(shù)等。在迭代過程中，根據(jù)概率模型選擇最佳參數(shù)組合，使用這個最佳參數(shù)組合更新模型。重復迭代過程，直到達到預定的迭代次數(shù)或者收斂，從而優(yōu)化模型的性能。之后，使用交叉驗證法，將數(shù)據(jù)集劃分為多個訓練集和驗證集的子集，進行多次訓練和驗證。K折交叉驗證的公式，如式（4） 所示：

將訓練好的模型部署到實際的檔案管理系統(tǒng)中，使其能夠接收輸入數(shù)據(jù)并生成相應的輸出。在部署過程中，需要確保模型的接口與檔案管理系統(tǒng)的接口匹配，以及模型能夠順利地與其他系統(tǒng)組件進行交互，實現(xiàn)自動分類、歸檔、檢索等功能[6]。在模型應用過程中，需要持續(xù)監(jiān)控模型的指標，包括模型的準確率、召回率、F1值等性能指標，以及模型的運行時間、資源消耗等效率指標，確保其能夠穩(wěn)定、有效地工作。通過Crystal Reports工具自動生成檔案管理的報告，包括檔案統(tǒng)計、趨勢分析、異常報警等，以便管理員及時了解檔案管理的狀況。為了確保模型的穩(wěn)定運行，使用Ansible配置管理工具、Nagios監(jiān)控工具，實現(xiàn)模型運行狀態(tài)的自動監(jiān)控、模型參數(shù)的自動備份、運行故障的自動處理，并利用Docker 容器化技術(shù)，以及VMware、KVM等虛擬化技術(shù)，實現(xiàn)應用程序和服務(wù)的快速部署、擴展和管理，以適應檔案管理的變化需求，從而實現(xiàn)檔案管理的智能化、高效化和準確性。

2.4 數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要環(huán)節(jié)之一，它可以將挖掘結(jié)果以圖形化的方式展示出來，讓人們能夠更直觀地理解和分析數(shù)據(jù)。在計算機檔案管理中，數(shù)據(jù)可視化可以用于展示檔案的分布情況、分類結(jié)果、關(guān)聯(lián)規(guī)則等。通過數(shù)據(jù)可視化，可以幫助檔案管理人員更好地理解檔案的特點和規(guī)律。

根據(jù)數(shù)據(jù)的類型和分析目標，選擇合適的可視化圖表，包括柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖、熱力圖、箱線圖等。例如，使用柱狀圖展示不同類別的檔案數(shù)量，使用折線圖展示檔案的變動趨勢等。用編程語言（如Python、R） 和相應的數(shù)據(jù)可視化庫（如D3.js、ECharts） ，實現(xiàn)檔案數(shù)據(jù)的可視化。例如，使用Python 的Matplotlib庫繪制統(tǒng)計圖表，使用D3.js庫創(chuàng)建交互式可視化圖表等，為檔案數(shù)據(jù)可視化添加交互功能，如數(shù)據(jù)篩選、縮放、聯(lián)動等，從而使檔案數(shù)據(jù)更加生動、易于理解。合理布局可視化圖表的各個元素，如坐標軸、網(wǎng)格線、圖例、標簽等，以提高圖表的可讀性和美觀性。參考顏色映射、顏色梯度等技術(shù)，使用合適的顏色和樣式來表示數(shù)據(jù)，例如根據(jù)數(shù)據(jù)的值選擇不同的顏色，以強調(diào)數(shù)據(jù)的差異；使用漸變色來表示數(shù)據(jù)的大小，使圖表更具立體感，以便于區(qū)分不同的數(shù)據(jù)點和類別。

在計算機檔案管理中，通過合理運用各種可視化圖表、元素布局、顏色樣式以及交互功能，可以幫助檔案管理人員更深入地了解檔案數(shù)據(jù)的特點和規(guī)律，從而提高檔案管理的效率和準確性。

3 結(jié)束語

綜上所述，隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成為計算機檔案管理中的重要工具。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以實現(xiàn)對檔案數(shù)據(jù)的自動化分類、關(guān)鍵詞提取、相似性分析、趨勢預測等功能，從而提高檔案的檢索速度和準確性，為檔案管理提供更高效、準確和全面的支持。然而，檔案管理人員也需要注意數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的挑戰(zhàn)和限制，合理應用和解釋數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。相信隨著技術(shù)的進一步發(fā)展和應用，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將在計算機檔案管理中發(fā)揮更加重要的作用，為檔案管理提供更高效、準確和全面的支持。

【通聯(lián)編輯：聞翔軍】