基于云計(jì)算的高校檔案資源智能共享方法研究*

趙男男

(廣東海洋大學(xué) 寸金學(xué)院，廣東 湛江 524094)

0 引言

隨著信息化的不斷發(fā)展，社會(huì)對(duì)信息管理水平的要求不斷提高[1]。高校檔案管理質(zhì)量能夠衡量學(xué)校教學(xué)質(zhì)量、管理水平和評(píng)估科技成果，因此具有十分重要的作用[2-3]。在網(wǎng)絡(luò)信息化背景下，各種信息數(shù)據(jù)以急速增長的趨勢時(shí)刻發(fā)生變化，如何對(duì)復(fù)雜的高校檔案信息進(jìn)行處理成為現(xiàn)階段急需解決的問題。相關(guān)專家學(xué)者對(duì)該問題的研究已取得了一定的研究成果[4]。

文獻(xiàn)[5]提出一種基于ILS系統(tǒng)的圖書館資源共享方法，該方法能夠加快圖書館信息共享速率、提高圖書館資源信息化建設(shè)水平。該方法雖然能夠?qū)崿F(xiàn)高校檔案信息的共享，但是存在資源檢索查準(zhǔn)性較低的問題。文獻(xiàn)[6]提出一種基于博弈論的D2D通信資源共享算法，將博弈論引入到通信資源共享處理過程中，分配通信鏈路，以此來保障資源的順利傳輸。該算法能夠提升通信資源共享質(zhì)量，但是由于沒有考慮到網(wǎng)絡(luò)吞吐量的問題，通信信道利用率不高，從而導(dǎo)致資源輸出的誤比特率較高。文獻(xiàn)[7]在服務(wù)經(jīng)濟(jì)視域下構(gòu)建了高校檔案信息資源平臺(tái)，在平臺(tái)構(gòu)建過程中將服務(wù)經(jīng)濟(jì)與檔案信息資源二者有機(jī)結(jié)合起來，同時(shí)，通過建立檔案信息資源數(shù)據(jù)庫與高校檔案信息資源發(fā)布系統(tǒng)來提升平臺(tái)的個(gè)性化服務(wù)水平。經(jīng)實(shí)驗(yàn)分析可知，該平臺(tái)能夠?yàn)橛脩籼峁┹^好的使用體驗(yàn)，但是同樣存在資源檢索查準(zhǔn)性較低的問題。

本研究針對(duì)現(xiàn)有處理方法存在的問題，提出基于云計(jì)算的高校檔案資源智能共享方法。通過分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，與現(xiàn)有方法相比較，該方法在提高高校檔案資源智能共享能力方面具有優(yōu)越性，有效解決了現(xiàn)有處理方法資源檢索查準(zhǔn)性較低的問題。

1 高校檔案資源智能共享信息融合模型構(gòu)建

1.1 信息融合模型

將云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用于解決高校檔案資源智能共享方法的優(yōu)化，首先需要構(gòu)建高校檔案資源信息庫模型，采用有向圖分析方法，進(jìn)行高校檔案資源智能共享的統(tǒng)計(jì)分析和大數(shù)據(jù)融合處理[8]，高校檔案資源智能共享信息融合模型如圖1所示。

圖1 高校檔案資源智能化共享的信息融合模型

假設(shè)高校檔案資源信息存儲(chǔ)的節(jié)點(diǎn)分布圖模型屬性集為X={x1,x2,…,xn}，n是高校檔案資源數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蠹疿的數(shù)目，X中數(shù)據(jù)庫計(jì)算候選集的關(guān)鍵特征點(diǎn)表示為一個(gè)p維矢量，則高校檔案資源共享的知識(shí)遷移模型為：

(1)

采用有向圖模型構(gòu)建高校檔案資源信息庫的檢索節(jié)點(diǎn)分布結(jié)構(gòu)模型，在信息庫中進(jìn)行語義關(guān)聯(lián)規(guī)則分析[9]，可以得到高校檔案資源智能共享更新規(guī)則約束參量θ的解：

θ=mintr{PA⊥UsWUsH}=maxtr{PAUsWUsH}

(2)

根據(jù)高校檔案資源的屬性分布進(jìn)行共享調(diào)度，得到高校檔案資源信息評(píng)價(jià)因素準(zhǔn)則為：

(3)

高校檔案資源信息資源評(píng)價(jià)矩陣為：

R=(rij,aij)m×n

分布集的優(yōu)化特征解為：

Φ=diag[ejφ1,…,ejφP]

(4)

在高維相空間中引入高校檔案資源的互信息熵：

(5)

(6)

式中，用pi,j(t)表示高校檔案資源智能共享調(diào)度速率，采用內(nèi)源性融合調(diào)度方法，進(jìn)行高校檔案資源信息融合。

1.2 高校檔案資源的分布式存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

在信息融合模型的基礎(chǔ)上，分析高校檔案資源的分布式存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，提取高校檔案資源的語義關(guān)聯(lián)規(guī)則特征集，采用云計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)高校檔案資源的大數(shù)據(jù)庫重建：

(7)

其中，t為當(dāng)前調(diào)閱的高校檔案資源的統(tǒng)計(jì)特征量，得到高校檔案資源融合共享的多元回歸約束模型為:

(8)

(9)

采用模糊C均值聚類方法，構(gòu)建高校檔案資源共享的模糊中心向量C(Y)，利用相似度評(píng)價(jià)方法，進(jìn)行高校檔案資源分布結(jié)構(gòu)重組[10]，構(gòu)建高校檔案資源共享的優(yōu)化存儲(chǔ)和調(diào)度結(jié)構(gòu)模型如圖2所示。

圖2 高校檔案資源共享優(yōu)化存儲(chǔ)和調(diào)度結(jié)構(gòu)模型

2.1 構(gòu)建云計(jì)算模型

采用云計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)高校檔案資源的大數(shù)據(jù)庫重建，采用特征重建重構(gòu)方法進(jìn)行高校檔案資源智能共享設(shè)計(jì)，結(jié)合語義規(guī)則性重組方法進(jìn)行資源重排，得到高校檔案資源的關(guān)聯(lián)規(guī)則集為A2(θ)=A(θ)Φ，進(jìn)行高校檔案資源的自相關(guān)特征匹配，得到高校檔案資源共享的特征匹配模型為：

(10)

其中，cosinij→x(dij,dxv)為高校檔案資源的融合聚類特征集，利用Sigmoid函數(shù)對(duì)高校檔案資源智能共享過程進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，輸出為：

(11)

此時(shí)，高校檔案資源中的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)di通過優(yōu)先級(jí)列表進(jìn)行自適應(yīng)重組，得到高校檔案資源的有向分布向量集si，其中a和b為可調(diào)系數(shù)，高校檔案資源智能共享的模糊向量vi，vi=((w1，t1)，(w2，t2)，…(wj，tj))，根據(jù)高校檔案資源的語義特征分布集，確定高校檔案資源智能共享調(diào)度的判決準(zhǔn)則為：

(12)

在高校檔案資源庫中，調(diào)度數(shù)據(jù)的優(yōu)先級(jí)聚類模型為：

(13)

綜上分析，完成對(duì)高校檔案資源的自適應(yīng)融合聚類處理模型的構(gòu)建[11]。分析該模型可知，高校檔案資源智能共享特征分布集在t中的聚類簇為ci，分簇調(diào)度的關(guān)聯(lián)特征量為：

(14)

x(t)=Re{an(t)e-j2πfcτn(t)sl(t-τn(t))e-j2πfct}

(15)

設(shè)高校檔案資源共享的通道數(shù)為P，構(gòu)建高校檔案資源智能共享的關(guān)聯(lián)性決策函數(shù)為：

(16)

綜上分析，完成對(duì)高校檔案資源智能共享云計(jì)算模型的設(shè)計(jì)[12]。

2.2 高校檔案資源信息共享優(yōu)化

以高校檔案資源智能共享云計(jì)算模型為基礎(chǔ)，計(jì)算描述高校檔案資源信息庫的文本特征向量vi，vi=((w1，t1)，(w2，t2)，…(wj，tj))，采用決策相似度(相關(guān)性)分析方法，得到高校檔案資源智能共享的模糊集為：

V={vij|i=1,2,…,c,j=1,2,…,s}

(17)

其中Vi為高校檔案資源的關(guān)聯(lián)分析度量值，使用多元回歸分析方法，得到高校檔案資源智能共享的算式為：

Ui,j(t)=exp[-b[zi(t)-zj(t)]2]

(18)

采用相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)分析方法，得到高校檔案資源共享的相似度為：

(19)

其中：pi,j(t)為高校檔案資源共享的模糊相關(guān)性特征分布集，Δp(t)為高校檔案資源共享的模糊決策增量值。用4元組(Ei,Ej,d,t)來表示高校檔案資源共享調(diào)度的主特征決策樹[13]，Ei，Ej是有向圖分岔節(jié)點(diǎn)，得到高校檔案資源共享的差異化融合特征量：

(20)

式中，m為高校檔案資源分布的有限數(shù)據(jù)集，(dik)2為相似度分布映射，表示高校檔案資源的決策性自變量為：

(dik)2=‖xk-Vi‖2

(21)

且

(22)

采用大數(shù)據(jù)融合方法實(shí)現(xiàn)高校檔案資源智能共享的算法設(shè)計(jì)，結(jié)合自相關(guān)特征匹配方法實(shí)現(xiàn)高校檔案資源信息庫的語義特征提取，在此基礎(chǔ)上以SQLServer數(shù)據(jù)庫作為高校檔案資源智能共享方法的數(shù)據(jù)管理引擎，建立高校檔案資源智能共享目錄表和資源屬性表，在GSM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)開發(fā)高校檔案資源智能共享系統(tǒng)的傳輸信令，結(jié)合分組控制方法(PCU,Packet Control Unit)進(jìn)行高校檔案資源智能共享步驟[14]，構(gòu)建ZigBee網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用服務(wù)層進(jìn)行高校檔案資源智能共享數(shù)據(jù)的交換和控制，從而實(shí)現(xiàn)了高校檔案資源智能的共享設(shè)計(jì)[15]。

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了測試基于云計(jì)算的高校檔案資源智能共享方法的應(yīng)用性能，結(jié)合Matlab進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析。

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

為了確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有準(zhǔn)確性，實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)均來自于Google Dataset Search 數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫中包含大量各種類型的數(shù)據(jù)，選取其中Wine、Labalme和linux數(shù)據(jù)集作為實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)，檔案資源采樣的樣本長度為1024，數(shù)據(jù)規(guī)模為2000M，根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析，可以確保數(shù)據(jù)的可靠性。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

建立高校檔案資源智能共享的云計(jì)算模型，得到高校檔案資源智能共享的數(shù)據(jù)輸出如圖3所示。

圖3 高校檔案資源智能共享的數(shù)據(jù)輸出

分析圖3得知，采用該方法進(jìn)行高校檔案資源智能共享時(shí)，數(shù)據(jù)輸出融合性較好，說明運(yùn)用該方法能夠保證數(shù)據(jù)資源的完整性，使用戶獲得更好的體驗(yàn)。

在資源共享中，數(shù)據(jù)傳輸效率會(huì)影響共享效果，因此以數(shù)據(jù)傳輸速率為實(shí)驗(yàn)指標(biāo)，對(duì)比傳統(tǒng)方法與所提方法的差異性。圖4為文獻(xiàn)[5]、[6]方法以及該方法在高校檔案資源智能共享過程中數(shù)據(jù)傳輸速率的對(duì)比結(jié)果。

圖4 不同方法下高校檔案資源數(shù)據(jù)傳輸速率對(duì)比

分析圖4可知，采用文獻(xiàn)[5]方法傳輸高校檔案資源數(shù)據(jù)時(shí)，隨著數(shù)據(jù)數(shù)量的增加，數(shù)據(jù)傳輸速率率保持增長的趨勢，平均傳輸速率保持在30%～45%之間；運(yùn)用文獻(xiàn)[6]方法傳輸高校檔案資源數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)傳輸速率在數(shù)據(jù)量為1～1300 M之間呈現(xiàn)持續(xù)增長的趨勢，最高速率為43%；但隨后出現(xiàn)了較大的下降趨勢。相比較而言，所提方法的數(shù)據(jù)傳輸速率明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法，其最高數(shù)據(jù)傳輸速率可以達(dá)到75%。這是由于該方法采用有向圖分析方法，統(tǒng)計(jì)分析高校檔案資源，根據(jù)分析結(jié)果構(gòu)建高校檔案資源智能共享的信息融合模型，運(yùn)用該模型融合處理大數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)處理結(jié)果有利于提高檔案資源的共享相率，說明該方法具有有效性與實(shí)際應(yīng)用性。

為了進(jìn)一步測試所提方法的輸出誤比特率方面的優(yōu)勢，將其與文獻(xiàn)[5]方法、文獻(xiàn)[6]方法進(jìn)行對(duì)比，得到對(duì)比結(jié)果如圖5所示。

圖5 輸出誤比特率對(duì)比

分析圖5得知，采用該方法進(jìn)行高校檔案資源智能共享設(shè)計(jì)的輸出誤比特率明顯低于文獻(xiàn)[5]方法和文獻(xiàn)[6]方法，說明對(duì)檔案資源檢索的查準(zhǔn)性較高，提高了高校檔案資源智能共享能力。

通過上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，本研究所提出的基于云計(jì)算的高校檔案資源智能共享方法能較大提升高校檔案資源共享準(zhǔn)確率與速率，充分說明所提方法具備更好的使用性能。

4 結(jié) 語

為了提高網(wǎng)絡(luò)化背景下高校檔案資源信息的大數(shù)據(jù)管理水平，建立高校檔案資源的信息數(shù)據(jù)庫，對(duì)高校檔案資源信息進(jìn)行智能管理和檢索，本文提出基于云計(jì)算的高校檔案資源智能共享優(yōu)化方法。構(gòu)建高校檔案資源智能共享的信息融合模型，分析高校檔案資源的分布式存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，采用云計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)高校檔案資源的大數(shù)據(jù)庫重建，采用特征重建重構(gòu)方法進(jìn)行高校檔案資源智能共享設(shè)計(jì)，建立高校檔案資源智能共享的云計(jì)算模型。采用大數(shù)據(jù)融合方法實(shí)現(xiàn)高校檔案資源智能共享的算法設(shè)計(jì)，結(jié)合自相關(guān)特征匹配方法實(shí)現(xiàn)高校檔案資源信息庫的語義特征提取，實(shí)現(xiàn)高校檔案資源智能共享平臺(tái)的優(yōu)化設(shè)計(jì)。研究得知，該方法進(jìn)行高校檔案資源智能共享的水平較高，系統(tǒng)穩(wěn)定性較好。未來將進(jìn)一步對(duì)資源共享方法進(jìn)行優(yōu)化，會(huì)側(cè)重研究數(shù)據(jù)融合過程中的抗干擾問題，以此來進(jìn)一步增強(qiáng)數(shù)據(jù)共享的速率、準(zhǔn)確性，從而提升方法的整體有效性，爭取進(jìn)一步加強(qiáng)該方法的應(yīng)用價(jià)值。