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    網(wǎng)絡(luò)計算中的智能信息處理方法研究

    2023-06-07 04:53:44
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2023年5期
    關(guān)鍵詞:超文本平均值矢量

    李 嘉

    (唐山工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,河北 唐山 063200)

    1 網(wǎng)絡(luò)計算中基于模糊矢量相關(guān)模型的信息分類和檢索

    在傳統(tǒng)的計算應(yīng)用領(lǐng)域,由于信息的技術(shù)處理能力受限以及面對的對象復(fù)雜程度較低,信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)傳輸量相對較小,表達(dá)形式較為單純,因此對信息的傳輸速率、信息載量、表現(xiàn)形態(tài)的要求均較低。但是,隨著多媒體技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,海量的網(wǎng)路信息徹底改變了信息資源的分布配置方式,給信息的分類和檢索帶來極大挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的和經(jīng)典的信息處理、檢索技術(shù)已嚴(yán)重不能適應(yīng)新環(huán)境和新問題,并嚴(yán)重地阻礙了信息資源管理和利用,制約了信息處理技術(shù)的發(fā)展。而基于模糊理論的智能信息處理技術(shù)能有效適應(yīng)當(dāng)前分布式網(wǎng)絡(luò)的計算環(huán)境,并發(fā)展出了多種信息檢索方法。基于現(xiàn)有的矢量相關(guān)模型VCM,引入了矢量計算,可以建立較為復(fù)雜的運算模式,并可以實現(xiàn)對用戶搜索習(xí)慣的有效捕捉,在數(shù)據(jù)庫信息和超文本信息方面具有一定的智能性[1]。

    在VCM 中,進(jìn)行信息處理時會將文本信息認(rèn)為是一個獨立的空間向量,進(jìn)行數(shù)學(xué)求解時會將所有的詞條量化為向量組(T1,T2,…,Ti),并對每個向量基元按照其在文本信息中的重要程度進(jìn)行權(quán)重賦值Wi。將文本信息的用戶搜索過程認(rèn)為是文檔信息的相似度匹配過程,其數(shù)學(xué)內(nèi)涵是用戶的查詢矢量Q與被檢索文檔矢量D進(jìn)行自相關(guān)運算,向量的夾角越小,表明2 個向量的相似度越高,因此結(jié)果越符合檢索結(jié)果,其計算方法如公式(1)所示[2]。

    式中:sim(Q,D)為查詢矢量Q與被檢索文檔矢量D的自相關(guān)函數(shù);Wqk為第k個查詢矢量Q的權(quán)重;Wdk為第k個被檢索文檔矢量D的權(quán)重。

    在大數(shù)據(jù)信息環(huán)境下,提高數(shù)據(jù)庫信息和超文本信息分類和檢索的查準(zhǔn)確率和查詢完整率是最基礎(chǔ)的工作,為了突破傳統(tǒng)信息處理技術(shù)的瓶頸,有效地將檢索信息從日益膨脹的系統(tǒng)信息倉庫中篩選出來,并將信息化和智能化推進(jìn)至高層次的分布式網(wǎng)絡(luò)信息處理、移動終端多媒體化以及綜合集成式的信息數(shù)據(jù)檢索中[3]。

    該文基于VCM 引入模糊集概念,增加用戶檢索集合隸屬度,提出了一種適用于數(shù)據(jù)異構(gòu)化和分布化的檢索模型,即模數(shù)矢量相關(guān)模型FVCM。在模型中定義用戶檢索集合為E={E1,E2,……,Ei},模糊集合P={Pi}為用戶檢索集合隸屬度。通過模糊理論,可以得到用戶檢索矢量U和信息項矢量C,如公式(2)和公式(3)所示[4-5]。

    式中:f(U*)為用戶感興趣的詞頻函數(shù)。

    由此得到的向量的相關(guān)性如公式(4)所示[6]。

    為了定量化地驗證提出的FVCM 的可行性,將其檢索性能與VCM 進(jìn)行對比,結(jié)果如圖1、圖2 所示。從圖1 可以看出,不同樣本中VCM 與FVCM 的數(shù)據(jù)信息庫查詢準(zhǔn)確率和查詢完整率均呈現(xiàn)不同程度的波動,VCM的數(shù)據(jù)查詢準(zhǔn)確率波動幅度較大,平均值為96.27%,與數(shù)據(jù)查詢準(zhǔn)確率類似,其數(shù)據(jù)查詢完整率的波動幅度也較大,平均值為95.36%;FVCM 的數(shù)據(jù)查詢準(zhǔn)確率波動幅度較小,平均值為99.14%,與數(shù)據(jù)查詢準(zhǔn)確率類似,其數(shù)據(jù)查詢完整率波動幅度也較小,平均值為99.43%;FVCM 的數(shù)據(jù)查詢準(zhǔn)確率和完整率均明顯大于矢量相關(guān)模型,表明提出的FVCM 具有較好的可靠性和穩(wěn)定性,其查詢準(zhǔn)確率和完整率得到了大幅度提高。從圖2 可以看出,不同樣本中VCM 與FVCM 的超文本信息查詢準(zhǔn)確率和查詢完整率均呈現(xiàn)不同程度的波動,矢量相關(guān)模型VCM 的超文本信息查詢準(zhǔn)確率平均值為94.26%,超文本信息查詢完整率平均值為94.21%;FVCM 的超文本信息查詢準(zhǔn)確率波動幅度較小,平均值為96.47%,比VCM的超文本信息查詢準(zhǔn)確率明顯提高,與超文本信息查詢準(zhǔn)確率類似,其超文本信息查詢完整率的波動幅度也較小,平均值為97.96%;FVCM 的超文本信息查詢準(zhǔn)確率和完整率均明顯大于VCM,表明提出的FVCM 具有較好的可靠性和穩(wěn)定性,其查詢準(zhǔn)確率和完整率得到了大幅度提高。

    圖1 VCM 與FVCM 的數(shù)據(jù)庫信息檢索對比

    圖2 VCM 與FVCM 的超文本信息檢索對比

    在數(shù)據(jù)庫信息和超文本信息的檢索效率上分別將VCM和FVCM 的檢索速率進(jìn)行對比。1000ms 內(nèi)VCM 和FVCM的信息檢索效率如表1、表2 和圖3 所示。從圖3 可以看出,隨著時間的增加,2 個模型的檢索效率呈波動性增加且VCM 的信息檢索效率明顯小于FVCM 的信息檢索效率。在1000ms 處,F(xiàn)VCM 的信息檢索效率達(dá)到了90.73kbit/s,而VCM 的信息檢索效率達(dá)到70.23kbit/s。由此表明,相對VCM,F(xiàn)VCM 在數(shù)據(jù)庫信息和超文本信息的檢索中具有更高的效率。

    表1 FVCM 的檢索效率

    表2 VCM 的檢索效率

    2 基于自組織無線通信網(wǎng)絡(luò)的分布式智能鏈群算法

    分組無線通信網(wǎng)PRNET 是在多網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的協(xié)調(diào)通信基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。為了適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)信息的分布式處理,自組織無線通信網(wǎng)SORNET 算法基于分布式控制技術(shù),并按照鏈群算法LCA 解決眾多網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的移動問題,擴大信息鏈路中的信息載量并提高網(wǎng)絡(luò)通信效率。為了更加充分地利用網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息,使網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的通信從多跳式轉(zhuǎn)換為單跳式,以簡化網(wǎng)路結(jié)構(gòu)的運行動作,該文提出了一種控制規(guī)則的優(yōu)化圖論模型鏈群算法CGAOG。

    在優(yōu)化圖論模型鏈群算法中,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點i的階數(shù)的定義如公式(5)所示。

    式中:DN(i)為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點階數(shù);aij為臨接節(jié)點數(shù)。

    由此可以得到網(wǎng)絡(luò)中的最大跳數(shù),如公式(6)所示。

    式中:HNmax為最大跳數(shù);HN(i,j)為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點i與節(jié)點j通信時的跳數(shù)。

    同理可以得到節(jié)點的平均跳數(shù)和整個網(wǎng)絡(luò)的平均跳數(shù),如公式(7)、公式(8)所示。

    式中:(i)為節(jié)點的平均跳數(shù);(i)為整個網(wǎng)絡(luò)的平均跳數(shù);n為整個網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)。

    原算法和新算法的最大平均跳數(shù)、最小平均跳數(shù)和全網(wǎng)平均跳數(shù)結(jié)果對例如圖4、圖5 所示。從圖4 可以看出,原算法的最大平均跳數(shù)變化為3.28~3.95,新算法的最大平均跳數(shù)變化為2.99~3.44;原算法的最小平均跳數(shù)變化為1.91~2.08,新算法的最小平均跳數(shù)變化為1.21~1.43。由此可以看出,和采用原算法相比,采用新算法后網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的最大平均跳數(shù)和最小平均跳數(shù)均有明顯降低。從圖5 可以看出,原算法的全網(wǎng)平均跳數(shù)變化幅度不大,為2.64~3.00;新算法的最大平均跳數(shù)變化幅度也不大,但和原算法相比,其范圍有明顯下降,變化幅度在2.05~2.43。

    圖5 原算法與新算法的全網(wǎng)平均跳數(shù)對比

    3 結(jié)論

    該文基于模糊矢量相關(guān)模型VCM 提出了一種適用于數(shù)據(jù)異構(gòu)化和分布化的模數(shù)矢量相關(guān)模型FVCM,基于組織無線通信網(wǎng)SORNET 算法提出了一種控制規(guī)則的優(yōu)化圖論模型鏈群算法CGAOG,并對比了兩者的分類和檢索效率、節(jié)點網(wǎng)絡(luò)運算效率,得出以下結(jié)論:1)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫信息查詢時,VCM 的數(shù)據(jù)查詢準(zhǔn)確率、查詢完整率平均值分別為96.27%、95.36%,而FVCM 的數(shù)據(jù)查詢準(zhǔn)確率、查詢完整率平均值分別為99.14%、99.43%。2)進(jìn)行超文本信息查詢時,VCM 的數(shù)據(jù)查詢準(zhǔn)確率、查詢完整率平均值分別為94.26%、94.21%,而FVCM 的數(shù)據(jù)查詢準(zhǔn)確率、查詢完整率平均值分別為96.47%、97.96%。3)和SORNET 算法相比,CGAOG的最大平均跳數(shù)、最小平均跳數(shù)和全網(wǎng)平均跳數(shù)均有顯著降低。原算法的最大平均跳數(shù)變化為3.28~3.95,新算法的最大平均跳數(shù)變化為2.99~3.44;原算法的最小平均跳數(shù)變化為1.91~2.08,新算法的最小平均跳數(shù)變化為1.21~1.43;原算法的全網(wǎng)平均跳數(shù)變化為2.64~3.00,新算法的最大平均跳數(shù)變化為2.05~2.43。

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