基于卷積神經網絡的Web前端信息處理研究

摘 要：為了提高信息處理的效率與質量，本文基于卷積神經網絡的應用，設計了Web前端信息處理方法。引進WebSocket技術，設計前端交互信息的實時采集；將實時采集信息轉換為序列數據或圖像數據，設計卷積層，使用多個卷積核對輸入數據進行操作，提取信息鏈特征；使用信息熵評估每個信息單元的重要性，集中處理冗余信息濾波與前端信息。對比試驗證明，本文設計的方法不僅提高了處理效率，而且提升了數據的準確性和一致性。

關鍵詞：卷積神經網絡；濾波；信息鏈特征；Web前端信息；WebSocket

中圖分類號：TB 937" " " " 文獻標志碼：A

現有的Web前端信息處理主要基于手工設計的特征和規則，其在處理復雜、多變的Web信息過程中存在顯著缺陷。

馮皓[1]利用文本生成、機器翻譯以及文本分類與情感分析等系統，進行了語言理解與處理設計。但是大模型的性能取決于訓練數據的質量和代表性，數據偏差可能導致模型產生有偏見的回答。趙麗麗[2]分析了機器學習如何分析大數據，并對財務信息進行快速處理與精準預測。但是數據的質量與完整性對機器學習模型的準確性具有決定性影響，數據偏差或錯誤可能導致預測結果不準確。

針對現有不足，本文將基于卷積神經網絡的應用，對Web前端信息處理方法進行設計。

1 Web前端交互信息實時采集

為滿足Web前端信息處理需求，引進WebSocket技術，設計前端交互信息的實時采集。在該過程中需要建立WebSocket連接，客戶端（前端頁面）利用JavaScript代碼創建一個WebSocket對象，并指定要連接的服務器URL。客戶端將連接請求發送到服務器，服務器接收到請求后建立WebSocket連接，并將確認信息返回客戶端[3]。信息返回過程如公式（1）所示。

WebSocket連接建立后，服務器可以主動將數據推送到客戶端，無須客戶端發送請求?？蛻舳私邮盏綌祿?，可以使用JavaScript代碼對數據進行處理，例如解析JSON數據、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，進行Web前端交互信息實時采集。采集的數據經過處理后送入卷積神經網絡（CNN），進行進一步分析和預測。CNN能夠自動提取數據中的特征，逐步抽象出更高級別的特征表示。

2 基于卷積神經網絡的信息鏈特征提取

基于上述內容，引入卷積神經網絡（CNN）提取Web前端信息鏈特征。CNN屬于深度學習模型，能夠利用卷積層、池化層等自動提取高級特征，并將實時Web前端交互信息轉為序列或圖像數據，設計卷積層捕捉局部特征[5]。該過程如公式（4）所示。

持續執行上述步驟，即可實現基于卷積神經網絡的信息鏈特征提取。

3 冗余信息濾波與前端信息集中處理

完成上述設計后，使用信息熵評估每個信息單元的重要性。計算每個信息單元的信息熵，并設定一個閾值，將低于該閾值的信息單元視為冗余信息，將其濾除。信息熵的計算過程如公式（7）所示。

4 對比試驗

4.1 試驗準備

本次試驗選擇某Web運營商為研究試點。試點擁有龐大的用戶基礎和廣泛的服務網絡，截至2024年上半年，運營服務單位移動用戶規模為4.17億戶，同比增長顯著，顯示出其強大的市場吸引力和用戶基礎。其中，寬帶用戶為1.93億戶，千兆寬帶滲透率高達27.3%。此外，試點單位在5G網絡建設方面也取得了顯著成果，與上游合作單位持續深化、共建共享，合力打造高質量網絡，5G基站總規模超131萬站。

該單位不僅在用戶規模和網絡建設上表現出色，而且在技術創新和數字化轉型方面也進行了積極探索，打造出云智、訓推一體的算力基礎設施、全面升級的天翼云產品和生態矩陣。運營商的Web前端技術參數見表1。

以運營商某大型電商網站為例，在其前端頁面未優化前，代碼冗余、重復，導致頁面加載時間長達5s以上。由代碼分析工具檢測可知，該頁面的JavaScript和CSS文件中存在大量重復的代碼塊和樣式定義。冗余信息不僅增加了文件的大小，而且浪費了網絡帶寬和用戶的等待時間。

4.2 試驗步驟

為了構建一個高效的Web前端信息處理測試環境，本文選擇高性能的服務器或PC作為測試平臺，平臺需要預裝最新的操作系統，以保證系統的穩定性和兼容性?；诠剑?）和公式（9）計算所得冗余信息濾波與前端信息集中的處理結果，在操作系統中安裝最新的Web服務器軟件，例如Apache、Nginx或IIS，這些軟件能夠提供穩定的Web服務，并有效支持各種Web應用運行。配置了一個高效的數據庫系統，以存儲和處理測試過程中產生的各種數據。此外，本文還安裝并配置了前端開發工具，例如Visual Studio Code、WebStorm等，以提升前端開發效率。Web前端信息處理測試環境如圖1所示。

根據Web前端數據的特性和任務需求，設計合適的卷積神經網絡結構，可以考慮使用多層卷積層、池化層和全連接層等組件。將預處理后的數據集加載到模型中，進行訓練和驗證。錄入的部分樣本信息見表2。

在上述基礎上，應用本文設計的方法進行Web前端信息處理。處理中，引進文獻[1]提出的基于大模型的處理方法、文獻[2]提出的基于機器學習的處理方法，將二者作為對照。輸出3種方法的前端處理信息，對其進行檢驗。

4.3 試驗結果與分析

對原始數據進行預處理，以消除或減少潛在的冗余和噪聲。處理后的數據進行信息提取，識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作為檢驗指標，以評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空間，還會影響數據的可讀性和后續處理效率。因此，該指標的值越低，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，提高數據質量。以此為依據，統計三種方法的Web前端信息處理效果，如圖2～圖4所示。

從上述圖2～圖4所示的結果可以看出，應用本文方法進行Web前端信息處理，處理后的數據中攜帶的冗余、噪聲信息極少，說明該方法的處理效果良好。而應用對比方法進行Web前端信息處理，處理后的數據中攜帶的冗余、噪聲信息相對較多，說明對應方法的處理效果較差。

為了探究如何通過卷積神經網絡（CNN）提升前端信息處理效率，引入關鍵檢驗指標：單位時間內該方法所能處理的信息量。這一指標直接反映了前端信息處理系統在引入CNN技術后，其處理能力和效率的提升程度，具體表現為單位時間內系統能夠處理更多或更復雜的信息。在實際應用中，前端信息處理系統需要面對大量的數據輸入和輸出。因此，該指標的值越高，說明前端信息處理系統的性能越強，能夠在更短的時間內處理更多的信息，提高系統的響應速度和用戶體驗。對3種方法的應用效果進行分析，見表3。

由表3可知，與對照組信息處理方法相比，基于卷積神經網絡的處理方法在處理效率方面具有顯著優勢。在試驗中，本文使用相同的數據集和測試環境，比較了3種方法的處理速度和處理后的數據質量。結果顯示，卷積神經網絡模型在單位時間內能夠處理的信息量比對照方法更大，原因是卷積神經網絡在特征提取和模式識別方面具有強大能力，不僅提高了處理效率，而且提升了數據的準確性和一致性。

5 結語

卷積神經網絡（CNN）利用卷積層、池化層等自動學習圖像、視頻特征，完成分類、檢測等任務。在Web前端，CNN可以應用于圖像識別、用戶行為分析和內容推薦，提升信息處理的準確性和效率。但是Web前端信息多樣、復雜，有效提取、利用比較困難。同時，前端對計算資源和實時性要求較高，需要降低計算復雜度。本文進行了實時采集前端交互信息、提取信息鏈特征、濾波冗余信息和集中處理，并結合Web前端特性，探索出更高效、準確的處理方法，不僅提升了用戶體驗和智能化水平，而且為卷積神經網絡在更廣泛領域的應用提供了新的可能。

參考文獻

[1]馮皓.大模型在自然語言處理中的應用方法研究[J].數字通信世界，2024（10）：123-125.

[2]趙麗麗.智能會計時代機器學習與數據驅動的會計信息處理機制[J].中國集體經濟，2024（28）：177-180.

[3]王博，劉洋，張明，等.面向OpenAPI的云原生時空信息處理服務[J].工程勘察，2024，52（10）：44-49，83.

[4]張海，趙雪，王東波.大語言模型下古籍智能信息處理：構成要素、框架體系與實踐路徑研究[J].信息資源管理學報，2024，14（5）：36-44.

[5]李欣桐.人工智能技術在電力公司會計信息處理中的應用與挑戰[J].中國商界，2024（9）：55-57.