張海濤

（深圳供電局有限公司，廣東 深圳 518000）

在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展的進(jìn)程中，網(wǎng)絡(luò)信息和網(wǎng)絡(luò)用戶的數(shù)據(jù)不斷激增，互聯(lián)網(wǎng)也從信息發(fā)送和接收端口，正逐漸轉(zhuǎn)換為信息流的傳輸渠道。在大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)時間潮流中，僅通過傳統(tǒng)的信息檢索方法，難以支撐運(yùn)維數(shù)據(jù)這種多源異構(gòu)超文本數(shù)據(jù)的搜索和應(yīng)用，因此需要研究一種更加快速且智能的信息檢索方式[1-3]。集中性運(yùn)維信息管理方法解決了這一問題，但隨著網(wǎng)絡(luò)頁數(shù)的覆蓋量急劇增加，用戶發(fā)現(xiàn)越來越難以應(yīng)用該檢索方法，幫助自己找到所需要的運(yùn)維信息數(shù)據(jù)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)一步普及，為更好地滿足用戶檢索要求，該領(lǐng)域的研究者改進(jìn)了集中性運(yùn)維信息管理檢索方法，提出了面向特定運(yùn)維主體的信息檢索技術(shù)，即在給定的信息內(nèi)容中，有選擇性地從網(wǎng)絡(luò)中搜索出邊緣信息，提高了檢索效率。但這種方法只在所要求的范圍內(nèi)進(jìn)行針對性檢索，雖然在一定程度上滿足了區(qū)域內(nèi)的檢索，但若不事先給定預(yù)設(shè)運(yùn)維數(shù)據(jù)庫，則仍然難以真實(shí)地描述用戶檢索需求。另外該方法在大量的數(shù)據(jù)信息中，也不能精準(zhǔn)有效地檢索出所有相關(guān)信息，而放棄不相關(guān)信息，存在數(shù)據(jù)信息判斷不準(zhǔn)確的問題?，F(xiàn)有信息檢索方法想要從海量運(yùn)維信息中準(zhǔn)確獲取真正的所需信息，依舊非常困難。向量空間模型VSM 可以考慮詞頻之間的有效關(guān)系，以權(quán)值計(jì)算的方法，對具有相似性的文本進(jìn)行聚類。為了提高集中性運(yùn)維信息智能檢索的準(zhǔn)確性，本文以VSM算法為基礎(chǔ)，研究基于VSM 算法的集中性運(yùn)維信息智能檢索方法，為信息的同步獲取提供理論支持。

1 基于模糊聚類法分類集中性運(yùn)維信息

對集中性運(yùn)維信息進(jìn)行檢索，主要是對其特征內(nèi)容進(jìn)行選擇和設(shè)定。其中，信息選擇是以特征相似模糊聚類方式對集中性運(yùn)維信息進(jìn)行檢索需求的特征提取，在聚類組成后進(jìn)行分類處理。

對文本信息進(jìn)行分類處理主要分為預(yù)處理和聚類兩個部分。在預(yù)處理過程中，主要是將即將分類的信息，以中文分詞的形式進(jìn)行特征選擇，并將其映射至空間向量模型中。通過文本信息預(yù)處理，將待分類的本文信息按照不同的向量形式，進(jìn)行初始文本集合的若干分類。

將文本表示為以特征權(quán)值項(xiàng)的維度形式，對其進(jìn)行簡化選擇，經(jīng)過模糊聚類的方式，對文本進(jìn)行空間向量轉(zhuǎn)換設(shè)定[4-5]。

根據(jù)內(nèi)容所示，對文本信息中的任意一個文本進(jìn)行設(shè)定，將VI對應(yīng)在選擇的向量中，表示為：

公式中：特征向量權(quán)值表示為B(VI)。向量個數(shù)表示為M，其中M=1,2,...，主要為文本集合中進(jìn)行特征向量值計(jì)算時，所有特征項(xiàng)的總數(shù)。NM(VI)表示文本VI在I維度中的數(shù)值，也是在第I個特征項(xiàng)中，文本所計(jì)算出的權(quán)值。

由于模糊聚類算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)形式，即可以不用進(jìn)行預(yù)先的樣本訓(xùn)練，直接以模糊相似聚類的形式對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則分類，并按照一定的規(guī)則進(jìn)行類和簇的組合。正常分類情況下，每個類中的相似度需大于類間的相似度。數(shù)據(jù)分類完成后，要在其具備準(zhǔn)確性的前提下，對其相似度進(jìn)行計(jì)算，以準(zhǔn)確率和召回率為指標(biāo)，表示為：

式中：準(zhǔn)確率用q來表示。召回率用r來表示。在聚類結(jié)果為該類的數(shù)據(jù)中，w1表示真正屬于該類的文本數(shù)量，w2表示不屬于該類的文本數(shù)量。而當(dāng)聚類完成后，其結(jié)果為非該類的數(shù)據(jù)集合時，則w3表示真實(shí)屬于非類的數(shù)據(jù)量，而不在其類型的文本數(shù)量為w4，可不計(jì)入計(jì)算內(nèi)。在利用準(zhǔn)確性和召回率完成數(shù)據(jù)對比分類后，采用VSM 算法計(jì)算信息的相似度。

2 基于VSM 算法計(jì)算信息相似度

基于分類后的數(shù)據(jù)利用VSM 算法進(jìn)行集中性運(yùn)維信息的相似度計(jì)算，對語句進(jìn)行分詞權(quán)重統(tǒng)計(jì)，以擴(kuò)展語義使其自身具有匹配能力，為信息的智能檢索奠定基礎(chǔ)。

對文本信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，若在兩組文本中出現(xiàn)相同的詞匯較少，或者從未出現(xiàn)較為相似的詞匯，則其相似值可能會很低，甚至為0。將余弦系數(shù)計(jì)算與VSM算法進(jìn)行融合，計(jì)算所有語句中所有詞匯的相似度，并利用概念對應(yīng)的距離形式，設(shè)定檢索信息與需求信息之間的關(guān)系。

通過VSM 模型計(jì)算向量空間中的內(nèi)容，用以描述信息中的具體內(nèi)容，將詞轉(zhuǎn)變?yōu)樵~向量，從而進(jìn)行余弦相似度的計(jì)算，當(dāng)兩個向量的余弦夾角值越小，說明兩個文本之間更為相似，反之則存在很大的不同之處[6-7]。假設(shè)需要檢索的運(yùn)維信息中，含有A1和A2兩組語句，利用VSM 計(jì)算方式，具體步驟如下：

對A1和A2兩組語句進(jìn)行分詞處理，其中A1={S1,S2,...,SD}、A2={F1,F2,...,FG}。當(dāng)A1和A2語句分別完成分詞后，共同建立為一個數(shù)據(jù)集合H。將A1和A2中出現(xiàn)的所有詞匯，進(jìn)行合并處理，即H={S1,S2,...,SD，F(xiàn)1,F2,...,FG}。統(tǒng)計(jì)A1和A2兩個語句中，每個詞匯在集合H中，出現(xiàn)的次數(shù)，即可作為每組詞匯的權(quán)重，能夠完成本文數(shù)據(jù)的特征向量值。

將A1和A2中每個詞匯的權(quán)重進(jìn)行匯總，定義A1中的文本特征向量為JKS=(ZS,1,ZS,2,...,ZS,D)和JKF=(ZF,1,ZF,2,...,ZF,D)，兩個特征向量空間夾角為β，則：

公式中：兩組向量的內(nèi)積為X。向量個數(shù)為C=(1,2,...,G)。利用余弦系數(shù)進(jìn)行相似度求解，如下：

公式中：對兩個文本之間的相似度，用SIMIJVSM來表示。在VSM 算法中會出現(xiàn)高頻詞匯和低頻詞匯，因此對本文中詞匯權(quán)重的計(jì)算尤為重要，通過上述方法獲得權(quán)重匯總，將詞匯中的奇異值進(jìn)行剔除，尋找到集中性信息的相似度。通過集中性運(yùn)維信息的相似度計(jì)算，以擴(kuò)展語義方法，進(jìn)行文本信息的內(nèi)容擴(kuò)充，使其自身具有匹配能力，完成信息的智能檢索。

3 實(shí)現(xiàn)智能匹配信息檢索

用戶進(jìn)行集中性運(yùn)維信息的檢索，需要通過自然語言檢索進(jìn)行表達(dá)。在自然語言檢索下，直接以分詞和語義進(jìn)行分析，完成概念之間的邏輯關(guān)系轉(zhuǎn)換，形成新的邏輯關(guān)系概念集合，即用戶檢索概念空間集。一般情況下，對信息檢索的整個過程，即是在概念空間里，對運(yùn)維信息進(jìn)行檢索匹配的過程。而檢索中難免會出現(xiàn)失敗現(xiàn)象，為避免用戶信息檢索中出現(xiàn)失誤，需要優(yōu)化和拓展信息所處的語言空間集合，對用戶需求充分表達(dá)，拓展語義能力，處理運(yùn)維信息檢索過程中的缺陷問題，實(shí)現(xiàn)智能匹配信息檢索。

以擴(kuò)展語義能力為基礎(chǔ)，利用ONTOLOGY 的關(guān)聯(lián)關(guān)系，對信息所處的空間集合進(jìn)行優(yōu)化和拓展。在原始空間為{Q,W}的前提下，其中Q為用戶查詢過程中的檢索項(xiàng)目集合，W為概念邏輯關(guān)系的集合。對其進(jìn)行語義擴(kuò)展優(yōu)化，主要分為兩個部分。首先是將Q中關(guān)于用戶的概念，以O(shè)NTOLOGY 中的概念定義，映射為新的概念集合E。其次，在語義關(guān)系和原始邏輯中，利用W對E進(jìn)行規(guī)則轉(zhuǎn)換，確定新空間中概念之間的邏輯屬性，形成新的一個隸屬概念空間。

對于第一步中的概念假設(shè)問題，即在Q中設(shè)置為(Q1...QN)種概念項(xiàng)，對于每一組項(xiàng)目進(jìn)行ONTOLOGY內(nèi)部的邏輯匹配，包括同類型詞匯以及詞條的變化形式。在每次轉(zhuǎn)換成功后，均可產(chǎn)生一組匹配記錄(QI...EI)，其中QI為Q中的某一個概念項(xiàng)目檢索，EI是ONTOLOGY 中能夠與QI相匹配的概念。而由于QI可能會匹配出多個EI，因此QI可以擁有多條運(yùn)維信息記錄，以此在所有的EI總計(jì)中生成新概念集合E。至此完成用戶檢索概念空間集優(yōu)化拓展，實(shí)現(xiàn)智能檢索方法設(shè)計(jì)。

4 實(shí)驗(yàn)測試分析

4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

采用DBLP 數(shù)據(jù)集中的一個子集代表海量運(yùn)維信息，其中包含有AUTHOR 數(shù)據(jù)表、PAPER 數(shù)據(jù)表、WRIRE 數(shù)據(jù)表和CITE 表。每種數(shù)據(jù)表中的信息記錄分別為290000 條、450000 條、900000 條、120000 條。通過對DBLP 數(shù)據(jù)集中抽取，構(gòu)造其檢索對象的級別關(guān)系模式。

在數(shù)據(jù)子集中的數(shù)據(jù)表，所屬關(guān)系為互通形式，符合運(yùn)維數(shù)據(jù)關(guān)系特征。在處理后對數(shù)據(jù)中的檢索對象進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，其中論文對象共計(jì)440000 組、作者對象共計(jì)290000 組，最終形成的檢索對象模式圖的節(jié)點(diǎn)數(shù)為740000 個。基于以上數(shù)據(jù)，對測試的檢索方法進(jìn)行效果論證。

4.2 選擇評估指標(biāo)

信息檢索的目的是通過一系列相關(guān)操作，找到所需要的數(shù)據(jù)信息。為驗(yàn)證本文方法的有效性，對設(shè)計(jì)的檢索方法進(jìn)行評估。由于檢索的目的主要是盡可能多地檢索出所需信息，并且排除掉不相關(guān)信息。選擇P@K 指標(biāo)和MAP 指標(biāo)進(jìn)行評價：

1.P@K 指標(biāo)：表示準(zhǔn)確率的變形，是指在檢索結(jié)果中占據(jù)前K 個結(jié)果的準(zhǔn)確率。

2.MAP 指標(biāo)：反映檢索方法在全部數(shù)據(jù)檢索過程中的單項(xiàng)指標(biāo)，為平均準(zhǔn)確率。

通過選擇的兩組指標(biāo)，驗(yàn)證本文方法與傳統(tǒng)方法的檢索效果。

4.3 對比檢索效果

按照選擇的兩組指標(biāo)，首先進(jìn)行準(zhǔn)確率的變形測試，設(shè)定指標(biāo)為P@K100、P@K200、P@K300、P@K400、P@K500。每個指標(biāo)共進(jìn)行10 組測試，對檢索記錄的結(jié)果均進(jìn)行登記后，統(tǒng)計(jì)其準(zhǔn)確率平均值。

本文的檢索方法準(zhǔn)確率指數(shù)，均在傳統(tǒng)方法之上。當(dāng)指標(biāo)為P@K500 時，本文檢索方法的準(zhǔn)確度為0.95，較比傳統(tǒng)方法高出0.35。

在此基礎(chǔ)上，針對P@K 指標(biāo)測試情況，分別對比P@K100、P@K200、P@K300、P@K400、P@K500 的10組查詢MAP 值。

傳統(tǒng)方法在初始階段的準(zhǔn)確率與本文方法較為一致，但隨著測試指標(biāo)的增加，本文檢索方法更具有優(yōu)勢，其中仍以P@K500 時作為參考，本文方法的MAP 值為0.95，傳統(tǒng)方法為0.65，說明本文方法更加有效。

5 結(jié)語

信息檢索在數(shù)據(jù)應(yīng)用中具有重要作用，隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的快速融合，為保證用戶能夠完成所需信息的準(zhǔn)確檢索，本文以VSM 算法為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了集中性運(yùn)維信息的智能檢索方法。在實(shí)驗(yàn)論證下，本文方法取得了一定優(yōu)勢，無論是MAP 指標(biāo)和P@K 指標(biāo)均可以保證較高的準(zhǔn)確率。但由于此次時間有限，在研究過程中沒有對數(shù)據(jù)的吞吐情況和丟失情況進(jìn)行分析，存在不足之處。后續(xù)研究中會進(jìn)一步進(jìn)行分析，為實(shí)現(xiàn)高效能的信息檢索提供理論支持。