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    基于模板匹配的搜索引擎粗糙集特征檢索

    2023-09-21 01:36:46王學(xué)軍
    物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2023年9期
    關(guān)鍵詞:信息檢索粗糙集搜索引擎

    王學(xué)軍

    (廣州華立學(xué)院,廣東 廣州 511325)

    0 引 言

    隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的發(fā)展,采用搜索引擎實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息管理和檢索成為常態(tài)。搜索引擎檢索數(shù)據(jù),是在信息化體系構(gòu)架下,進(jìn)行搜索引擎粗糙集查詢;結(jié)合知識(shí)結(jié)構(gòu)圖模型設(shè)計(jì),建立搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)的檢索和特征匹配模型,構(gòu)建搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息和文獻(xiàn)資源的數(shù)據(jù)分析模型,能夠提高數(shù)據(jù)檢索的精準(zhǔn)度。相關(guān)的搜索引擎粗糙集特征檢索方法研究受到了人們的極大關(guān)注[1]。

    對搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息檢索是建立在對大數(shù)據(jù)信息結(jié)構(gòu)特征分析技術(shù)上的,采用統(tǒng)計(jì)特征分析方法,建立基于大數(shù)據(jù)分析和云計(jì)算技術(shù)的搜索引擎粗糙集特征檢索模型[2-3]。文獻(xiàn)[4]中提出基于大數(shù)據(jù)分析的搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)融合方法,結(jié)合耦合參數(shù)匹配和信息重組方法實(shí)現(xiàn)搜索引擎粗糙集特征檢測,但采用該方法進(jìn)行數(shù)據(jù)檢索的實(shí)時(shí)性不好。文獻(xiàn)[5]采用聯(lián)合關(guān)聯(lián)規(guī)則性挖掘的方法,實(shí)現(xiàn)搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息檢索的特征分析,建立搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息檢索的聯(lián)合特征匹配模型實(shí)現(xiàn)引擎檢索,但該方法的計(jì)算負(fù)載較高。針對上述問題,本文提出基于模板匹配的搜索引擎粗糙集特征檢索方法。首先采用稀疏性字典匹配集存儲(chǔ)機(jī)制構(gòu)建搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息的分塊網(wǎng)格化詞義結(jié)構(gòu)模型;然后建立搜索引擎粗糙集查詢的模板匹配參數(shù),采用模板匹配和自適應(yīng)參數(shù)估計(jì)的方法,通過關(guān)聯(lián)規(guī)則調(diào)度,建立搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息匹配和檢索的尋優(yōu)學(xué)習(xí)模型;通過粗糙集語義參數(shù)估計(jì),結(jié)合特征聚類方法實(shí)現(xiàn)搜索引擎數(shù)據(jù)檢索。最后進(jìn)行仿真測試,結(jié)果表明,采用本文方法進(jìn)行搜索引擎粗糙集檢索的查準(zhǔn)率較高,檢索匹配能力較好。

    1 搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征分析

    1.1 搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型

    為了實(shí)現(xiàn)搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息檢索,結(jié)合高層語義之間的語義特征分析和密度聚類分析,構(gòu)建搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息檢索的特征匹配模型,采用關(guān)聯(lián)規(guī)則融合和相似度特征檢測,進(jìn)行搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息的特征檢測和粗糙集參數(shù)查詢[6]。根據(jù)空間分布狀態(tài)特征得到搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分布如圖1 所示。

    圖1 搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分布

    根據(jù)圖1 所示的搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)特征分布,采用模糊引擎查詢調(diào)度的方法,得到搜索引擎粗糙集的HOG特征,構(gòu)建搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)的樣本平均分布集,得到差異度匹配集Ei,j=,其中,ei∈{1, 0}。粗糙樣本集為:

    式中:PT-elec為搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)的語義屬性;R為語義本體特征;LDATA為用戶的交互項(xiàng)目與被推薦項(xiàng)目的自由度;LACK為描述復(fù)雜特征信息的知識(shí)圖譜參數(shù)。根據(jù)搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)的樣本構(gòu)造特點(diǎn),得到模糊度檢測參數(shù)t,給定一個(gè)數(shù)據(jù)集S={x1, ...,xm},用元路徑或元圖向量x=[x1x2...xk]表示搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息檢索的統(tǒng)計(jì)特征量。根據(jù)M1,M2, ...,MN的聚類性,得到搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)的特征匹配結(jié)構(gòu)式為:

    式中:

    式中:DIFS 為搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)特征量;tDATA為知識(shí)圖譜卷積網(wǎng)絡(luò)圖譜參數(shù)采樣時(shí)間間隔;tslot為用戶與項(xiàng)目之間的細(xì)粒度;tT-start為檢索開始時(shí)間;SIFS 為差異化概率密度。根據(jù)上述分析,采用稀疏性字典匹配集存儲(chǔ)機(jī)制構(gòu)建搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息的分塊網(wǎng)格化詞義結(jié)構(gòu)模型,實(shí)現(xiàn)粗糙集特征分配檢索[7]。

    1.2 搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)檢索特征匹配

    在計(jì)算學(xué)習(xí)者嵌入表示的過程中,根據(jù)搜索引擎粗糙集查詢的分組檢測結(jié)果,將鄰居節(jié)點(diǎn)信息聚合到當(dāng)前節(jié)點(diǎn),得到檢索關(guān)鍵詞匹配參數(shù)為,搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)的梯度聚類函數(shù)為:

    式中:l為搜索引擎粗糙集的邊緣分布特征;Ecomm為局部的近似結(jié)構(gòu)及特征;pdrop為聯(lián)合自相關(guān)統(tǒng)計(jì)特征量,給定交互矩陣與知識(shí)圖譜,得到搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息的模糊集分布為:

    式中:v表示聚合鄰居實(shí)體;c(v)為學(xué)習(xí)資源l的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息。學(xué)習(xí)資源的嵌入聚合實(shí)體的權(quán)重分量,分單元格表示為:

    式中:Pk+1|k為聚合實(shí)體的權(quán)重分配概率密度;Gk+1為知識(shí)圖譜中實(shí)體的鄰域分配系數(shù),為其轉(zhuǎn)置特征量。通過模糊字節(jié)特征匹配方法,建立搜索引擎粗糙集查詢的模板匹配參數(shù)分配模型[8]。

    2 搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息檢索優(yōu)化

    2.1 搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息融合處理

    設(shè)nz為搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息檢索節(jié)點(diǎn)數(shù),引入搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)語義的屬性分類策略,采用分組檢驗(yàn),得到搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息檢索的粗糙集為:

    式中:N為交互數(shù)據(jù)的語義序列長度;x為搜索引擎的知識(shí)圖譜分布;τ為時(shí)間延遲。由此,建立搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)的語義自動(dòng)分配目錄,根據(jù)粗糙集特征分配,進(jìn)行模板匹配和語義檢索[9]。

    2.2 搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)特征檢索

    建立搜索引擎粗糙集查詢的模板匹配參數(shù)分配模型,采用模板匹配和自適應(yīng)參數(shù)估計(jì)的方法,通過關(guān)聯(lián)規(guī)則調(diào)度,得到層次聚類中心為Mi和Mj;采用粗糙集特征匹配的方法,得到搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息檢索的層次密度聚類輸出為Clustdist(Mi,Mj)。當(dāng)(i≠j, 1 ≤i≤q, 1 ≤j≤q)時(shí),搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)語義屬性的聚類輸出的時(shí)間概率密度函數(shù)表示為:

    式中:Xp為搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息語義分布的源信息;u為搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)的粗糙度;v為搜索引擎粗糙集匹配度特征量。建立模糊度匹配模型,得到模糊邊緣匹配系數(shù)為的邊緣向量值,用四元組(Ei,Ej,d,t)來表示大數(shù)據(jù)背景下引擎粗糙集的融合度,得到信息融合輸出:

    式中:σs為學(xué)習(xí)狀況和學(xué)習(xí)滿意度的聯(lián)合匹配泛函;X1為學(xué)習(xí)者行為參數(shù);H為信息熵。設(shè)搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)的采樣周期為Ts,則每個(gè)周期包含的搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)m=T/Ts。采用類型化的模板參數(shù)匹配,實(shí)現(xiàn)對搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)知識(shí)結(jié)構(gòu)圖模型的匹配[10-12]。

    3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    通過MATLAB 仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文方法在搜索引擎粗糙集特征檢索中的應(yīng)用性能,實(shí)驗(yàn)中以圖片檢索為例,圖片采樣大小Q設(shè)置為4,相似度為0.28,學(xué)習(xí)率為0.001,待檢索圖像如圖2 所示。

    圖2 搜索引擎待檢索圖

    以圖2 為研究對象,采用本文方法進(jìn)行模板匹配和粗糙集特征提取,實(shí)現(xiàn)圖像檢索,結(jié)果如圖3 所示。

    圖3 搜索引擎信息檢索結(jié)果

    分析圖3 可知,采用本文方法進(jìn)行搜索引擎粗糙集特征檢索的模板匹配性能較好,匹配精度較高。測試檢索的查準(zhǔn)率,對比結(jié)果如圖4 所示。分析圖4 可知,本文方法的查準(zhǔn)率更高,性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

    圖4 查準(zhǔn)率對比

    4 結(jié) 語

    結(jié)合知識(shí)結(jié)構(gòu)圖模型設(shè)計(jì),建立搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)的檢索和特征匹配模型,能夠提高數(shù)據(jù)檢索的精準(zhǔn)度。本文提出基于模板匹配的搜索引擎粗糙集特征檢索方法。采用稀疏性字典匹配集存儲(chǔ)機(jī)制構(gòu)建搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)信息的分塊網(wǎng)格化詞義結(jié)構(gòu)模型,實(shí)現(xiàn)粗糙集特征分配檢索;采用類型化的模板參數(shù)匹配,實(shí)現(xiàn)對搜索引擎粗糙集查詢數(shù)據(jù)知識(shí)結(jié)構(gòu)圖模型的匹配。分析得知,本文方法對搜索引擎粗糙集特征檢索的匹配性和查準(zhǔn)率較高。

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