劉文春

基于改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法的大數(shù)據(jù)交互式查詢技術(shù)研究

劉文春

（安徽工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，安徽 淮南 232007）

傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)交互式查詢技術(shù)忽略了對(duì)大數(shù)據(jù)融合步驟，導(dǎo)致該技術(shù)的交互查詢效果不理想，且準(zhǔn)確度偏低。為此，提出基于改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法的大數(shù)據(jù)交互式查詢技術(shù)。以教務(wù)系統(tǒng)為研究對(duì)象，構(gòu)建教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)的粗糙量化特征分析模型，基于聯(lián)合自相似性特征解析控制方法實(shí)現(xiàn)對(duì)教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)信息融合和特征匹配，從而提取教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)匹配特征量。通過(guò)目標(biāo)樣本集相似性特征的重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。利用深度學(xué)習(xí)模型深度融合教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的交互式查詢。仿真結(jié)果表明，該方法教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)查詢的查準(zhǔn)率較高，且數(shù)據(jù)訓(xùn)練過(guò)程的收斂速率和傳輸速率較好，有效提高了大數(shù)據(jù)交互式查詢能力。

改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法；大數(shù)據(jù)；交互式查詢；教務(wù)系統(tǒng)

隨著教務(wù)信息管理技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)越來(lái)越多的智慧化的教務(wù)信息化管理系統(tǒng)。通常在B/S交互構(gòu)架協(xié)議下實(shí)現(xiàn)對(duì)教務(wù)系統(tǒng)智能化的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)，其核心是教務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)采集和查詢分析[1]。由于教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)分布的規(guī)模性較大，特征聚類性不好，導(dǎo)致教務(wù)系統(tǒng)的交互大數(shù)據(jù)查詢準(zhǔn)確度不高。因此優(yōu)化教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)查詢技術(shù)在提高教務(wù)系統(tǒng)管理能力方面具有重要意義[2-3]。

傳統(tǒng)教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)查詢方法主要有基于粗糙集特征匹配的教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)查詢方法[4]、基于相似度特征分析的教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)查詢方法[5]等。以上傳統(tǒng)方法均是通過(guò)建立教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)的特征提取和聚類分析模型，根據(jù)對(duì)教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)的特征分布式融合和聚類結(jié)果，實(shí)現(xiàn)教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)的優(yōu)化查詢，但傳統(tǒng)教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)查詢技術(shù)的數(shù)據(jù)查準(zhǔn)率偏低，其精度無(wú)法滿足該領(lǐng)域的應(yīng)用要求。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出基于改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法的教務(wù)系統(tǒng)大數(shù)據(jù)交互式查詢技術(shù)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)測(cè)試可知，本文所提技術(shù)在提高大數(shù)據(jù)交互式查詢能力方面具有優(yōu)越性能。

1 教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)融合

1.1 數(shù)據(jù)分布范圍檢測(cè)

為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布范圍的檢測(cè)，采用聯(lián)合時(shí)間序列分析[6]，得到教務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的時(shí)間戳校對(duì)式為：

根據(jù)上述數(shù)據(jù)的范圍檢測(cè)結(jié)果，提取教務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的特征分布點(diǎn)。

1.2 數(shù)據(jù)特征提取

為實(shí)現(xiàn)對(duì)教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)信息特征提取，依據(jù)教務(wù)系統(tǒng)各組數(shù)據(jù)之間的經(jīng)典等價(jià)關(guān)系[8]，得到教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)的特征分類屬性判別函數(shù)為

基于穩(wěn)態(tài)識(shí)別技術(shù)，得到教務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采樣的模糊度函數(shù)為

根據(jù)上述分析完成了教務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)匹配特征的提取。根據(jù)教務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的目標(biāo)樣本相似性特征對(duì)其進(jìn)行重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。

2 教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化

2.1 教務(wù)系統(tǒng)大數(shù)據(jù)交互查詢網(wǎng)絡(luò)模型

2.2 數(shù)據(jù)查詢深度學(xué)習(xí)

在查詢系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型中采用規(guī)定的融合規(guī)則[11-12]進(jìn)行教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)融合，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)交互式查詢。教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)查詢的收斂性控制函數(shù)為

根據(jù)上述算法改進(jìn)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)交互式查詢，實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示。

圖1 大數(shù)據(jù)交互式查詢實(shí)現(xiàn)流程圖

3 仿真測(cè)試分析

為驗(yàn)證本文方法在實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)交互式查詢中的應(yīng)用性能，進(jìn)行仿真測(cè)試分析，設(shè)定深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)不同數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)效率為0.83，特征匹配系數(shù)為0.712，數(shù)據(jù)庫(kù)分布的規(guī)模為2500，深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的時(shí)間采樣間隔為0.37s，數(shù)據(jù)庫(kù)交互的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集如表1, 2所示。

表1 數(shù)據(jù)庫(kù)交互的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

表2 數(shù)據(jù)庫(kù)交互的測(cè)試數(shù)據(jù)集

根據(jù)上述仿真條件和參數(shù)設(shè)定，利用文獻(xiàn)[4]提出的基于粗糙集特征匹配的教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)查詢技術(shù)和所設(shè)計(jì)技術(shù)進(jìn)行教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)查詢，得到數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)的吞吐量對(duì)比測(cè)試結(jié)果如圖2所示。根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)吞吐性能對(duì)比檢測(cè)，與文獻(xiàn)[4]技術(shù)相比，證明本文方法的吞吐量較大。此實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明本研究所設(shè)計(jì)技術(shù)應(yīng)用下，系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間較快，服務(wù)器配置較高?；诖耍梦墨I(xiàn)[4]技術(shù)與所設(shè)計(jì)技術(shù)完成數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)效率測(cè)試，得到數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)的傳輸速率如圖3所示。

分析圖3得知，在實(shí)驗(yàn)期間文獻(xiàn)[4]方法的磁盤(pán)傳輸速率波動(dòng)區(qū)間為0～1100kB/s，所提方法的磁盤(pán)傳輸速率波動(dòng)區(qū)間為0～3500kB/s，與文獻(xiàn)[4]技術(shù)相比，采用本文技術(shù)進(jìn)行教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)查詢的傳輸速率較高。

圖2 數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)的吞吐量

圖3 數(shù)據(jù)訪問(wèn)的傳輸速率測(cè)試

測(cè)試不同方法中系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)查詢的查準(zhǔn)率，得到對(duì)比結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 查準(zhǔn)率測(cè)試結(jié)果

分析圖4得知，本文方法進(jìn)行教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)查詢的查準(zhǔn)率較高，最高達(dá)到了95%以上，輸出平衡性較好，提高了教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)訪問(wèn)查詢性能。文獻(xiàn)[4]為了解決大數(shù)據(jù)查詢距離結(jié)果不精確且耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題，建立了一種新穎的猶豫模糊聚類算法，運(yùn)用核函數(shù)將樣本空間中的數(shù)據(jù)映射到一個(gè)高維特征空間，但是該技術(shù)忽略了對(duì)大數(shù)據(jù)融合步驟，導(dǎo)致該技術(shù)的交互查詢效果不理想，查準(zhǔn)率達(dá)不到大數(shù)據(jù)深度處理要求。本文提出的技術(shù)通過(guò)基于聯(lián)合自相似性特征解析控制方法實(shí)現(xiàn)對(duì)教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)信息融合和特征匹配，取得了理想的應(yīng)用效果，解決了查準(zhǔn)率偏低的問(wèn)題。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文提出基于改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法的教務(wù)系統(tǒng)大數(shù)據(jù)交互式查詢技術(shù)。在TCP協(xié)議模式下，建立教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)查詢的組網(wǎng)和通信結(jié)構(gòu)模型?；诼?lián)合自相似性特征解析控制方法實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)特征匹配，基于深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)的模糊融合處理。通過(guò)目標(biāo)樣本集相似性特征重構(gòu)的方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)的交互式查詢。研究得知，本文方法對(duì)教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)查詢的傳輸速率較高，查準(zhǔn)率較好，提高查詢性能。

雖然實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提方法具有理想的應(yīng)用效果，但是，本文是通過(guò)提取教務(wù)系統(tǒng)交互大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)匹配特征量，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)樣本集相似性特征的重構(gòu)。由于大數(shù)據(jù)的特征量較大，其特征關(guān)聯(lián)匹配的難度較大，導(dǎo)致本文技術(shù)的實(shí)現(xiàn)不具有較好的簡(jiǎn)便性。因此，在日后的研究中，會(huì)針對(duì)該問(wèn)題深入談?wù)摵头治?，為相關(guān)領(lǐng)域提供更可靠的依據(jù)。

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Research on big data interactive query technology based on improved deep learning algorithm

LIU Wen-chun

(Anhui Vocactional & Technical College of Industry & Trade, Anhui Huainan 232007, China)

The traditional big data interactive query technology ignores the big data fusion steps, which leads to the unsatisfactory interactive query effect and low accuracy. Therefore, an interactive big data query technology based on improved deep learning algorithm is proposed. Taking the educational administration system as the research object, the rough quantitative feature analysis model of interactive big data of educational administration system is constructed. Based on the joint self similarity feature analysis control method, the information fusion and feature matching of interactive big data of educational administration system are realized, and the associated matching feature quantity of interactive big data of educational administration system is extracted. Through the reconstruction of the similarity features of the target sample set, the big data deep learning training is realized. The deep learning model is used to deeply integrate the interactive big data of educational administration system to realize the interactive query of big data. The simulation results show that the precision of interactive big data query in educational administration system is high, and the convergence rate and transmission rate of data training process are good, which effectively improves the ability of interactive big data query.

improving deep learning algorithm；big data；interactive query；educational administration system

2021-10-29

2020年度安徽高校人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目“基于顧客讓渡價(jià)值的O2O外賣配送服務(wù)質(zhì)量分析及優(yōu)化——以淮南市為例”（SK2020A0710）

劉文春（1982-），男，安徽淮南人，講師，碩士，主要從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，jacobgu@163.com。

TP18;TP311.13

A

1007-984X(2022)03-0011-05