文世敏

摘要：在挖掘海量數(shù)據(jù)信息的過(guò)程中，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)檢索方法不再適應(yīng)海量題庫(kù)中數(shù)據(jù)快速增加的趨勢(shì)，數(shù)據(jù)信息獲取和處理效率較為低下。對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)信息進(jìn)行檢索能提升數(shù)據(jù)訪問(wèn)和查詢能力，提升數(shù)據(jù)信息利用率。為此，文章在闡述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索原理的基礎(chǔ)上，打造網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索體系結(jié)構(gòu)，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索模塊的設(shè)計(jì)和仿真實(shí)驗(yàn)，旨在有效提升數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)的檢索效率。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)；特定數(shù)據(jù)；檢索算法；應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）16-0007-03

在云計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展下，不同類型服務(wù)器數(shù)據(jù)信息得到了快速發(fā)展，社會(huì)主義市場(chǎng)數(shù)據(jù)處理需要先進(jìn)的大規(guī)模云計(jì)算數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索技術(shù)，通過(guò)這些檢索技術(shù)和算法的應(yīng)用提升數(shù)據(jù)信息的使用效率。在信息數(shù)量的快速增長(zhǎng)下，面向多用戶的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也發(fā)生了相應(yīng)的變化。在這樣的情況下怎樣找到一個(gè)高速、有用的算法提升數(shù)據(jù)信息檢索效率成為相關(guān)人員需要思考和解決的問(wèn)題。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索算法在考慮用戶需求的情況下，能夠應(yīng)用相應(yīng)的技術(shù)形式和科學(xué)算法來(lái)提升網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)檢索效率。為此，文章結(jié)合實(shí)際就網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索算法應(yīng)用問(wèn)題展開(kāi)探究。

1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索原理

在檢索網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)內(nèi)容的時(shí)候需要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的全部數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析處理，在對(duì)這些數(shù)據(jù)信息處理分析的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)具有應(yīng)用價(jià)值的特定數(shù)據(jù)信息，之后應(yīng)用一個(gè)統(tǒng)一的劃分標(biāo)準(zhǔn)來(lái)對(duì)這些數(shù)據(jù)信息初始地表述為一個(gè)簇的平均值和中心。對(duì)于其中多余的數(shù)據(jù)信息，結(jié)合這些數(shù)據(jù)信息和簇中心的距離，將他們歸類到相鄰的簇中，在簇歸類的基礎(chǔ)上重新計(jì)算每個(gè)簇的平均值，反復(fù)迭代操作獲取一個(gè)穩(wěn)定的特定數(shù)據(jù)信息準(zhǔn)則函數(shù)，完善網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)信息的檢索操作。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)特定數(shù)據(jù)信息進(jìn)行檢索操作的時(shí)候，如果A代表從不同類型數(shù)據(jù)集合中發(fā)現(xiàn)一個(gè)有價(jià)值的數(shù)據(jù)信，n則是代表劃分準(zhǔn)則，B1、B2......Bm代表數(shù)據(jù)庫(kù)中不同類型數(shù)據(jù)信息的聚類集合，公式如（1）所示。

H=[Axn（B1，B2，....Bm）xpB] （1）

（m是多類數(shù)據(jù)信息的集合，p是最初數(shù)據(jù)信息的初始地，B是所有數(shù)據(jù)庫(kù)類型信息）

2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索體系結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵模塊設(shè)計(jì)

2.1 體系結(jié)構(gòu)

結(jié)合人們的使用需求，應(yīng)用分布式架構(gòu)技術(shù)打造擁有大規(guī)模、大數(shù)量的數(shù)據(jù)信息的特定數(shù)據(jù)搜索系統(tǒng)，系統(tǒng)具體構(gòu)造如圖1所示。結(jié)合圖一的構(gòu)造發(fā)現(xiàn)，在特定數(shù)據(jù)搜索系統(tǒng)中主要包含用戶界面、信息攔截器、數(shù)據(jù)庫(kù)連接模塊、數(shù)據(jù)抽取模塊、數(shù)據(jù)索引塑造檢索和索引數(shù)據(jù)模塊等。用戶界面可以借助科學(xué)的技術(shù)形式來(lái)向用戶展現(xiàn)他們所需要的數(shù)據(jù)信息檢索結(jié)果。在得到數(shù)據(jù)信息檢索結(jié)果之后可以應(yīng)用JDBC訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)讀寫(xiě)數(shù)據(jù)信息的錄入和用戶操作管理。在具體操作中獲取相應(yīng)的文本信息之后，需要應(yīng)用這些信息打造索引數(shù)據(jù)模塊。在索引數(shù)據(jù)模塊的作用下將應(yīng)用程序和分布式存儲(chǔ)服務(wù)系統(tǒng)連接在一起。

2.2 模塊設(shè)計(jì)

2.2.1 從海量題庫(kù)中的特定數(shù)據(jù)搜索系統(tǒng)中獲取大量文本信息

定時(shí)器在使用的時(shí)候能夠從數(shù)據(jù)庫(kù)模塊中抽取相應(yīng)的文本信息，在應(yīng)用數(shù)據(jù)抽取模塊的時(shí)候能夠應(yīng)用定時(shí)器來(lái)完成相應(yīng)文本信息的采集、整理，并將抽取出的海量題庫(kù)文本信息結(jié)果當(dāng)作索引塑造模塊的輸入信息，按照功能分區(qū)塑造索引。

2.2.2 通過(guò)設(shè)計(jì)塑造模塊打造海量題庫(kù)為本索引

索引控制器在應(yīng)用的過(guò)程中控制運(yùn)行索引模塊，應(yīng)用分布式連接器來(lái)采集相應(yīng)信息，之后塑造海量題庫(kù)文本索引，將文本索引保存到相應(yīng)的索引庫(kù)中。在塑造一次索引之后需要返回到之前的狀態(tài)碼，同時(shí)將沒(méi)有塑造的文本索引分區(qū)保存到索引狀態(tài)表中。

3 基于模糊約束的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索模型的塑造

3.1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)矩陣模糊化處理

在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)信息優(yōu)化檢索操作中需要引入模糊理論來(lái)對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)散度度量樣本之間的相似數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬化操作，通過(guò)這種模擬化操作來(lái)使得樣本類內(nèi)散度最小化發(fā)展，具體描述如下所示：

在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索優(yōu)化過(guò)程中，將由w代表網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)投影空間法向量，yk=wTxk代表的是特定數(shù)據(jù)樣本xk的投影，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)投影空間的聚類中心表示如（2）所示。

[mi-=1Nk=1Niyk·wTmiw] （2）

（WTmi代表的是特定數(shù)據(jù)樣本的總體誤差，Ni代表的是在特定樣本數(shù)據(jù)信息基礎(chǔ)上建立的聚類中心，n=1，k=1，代表的是樣本xk可能的最近鄰聚類）

在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)優(yōu)化檢索操作中可以通過(guò)引入模糊理論來(lái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)的特定數(shù)據(jù)散度度量樣本之間的相似性進(jìn)行模糊化處理。在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)信息優(yōu)化檢索操作過(guò)程中可以利用公式組成定義網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)散度度量目標(biāo)函數(shù)。在多個(gè)公式的作用下能夠?qū)⑻囟〝?shù)據(jù)樣本類內(nèi)的散度最小化和類間散度最大化問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)樽畲蠡繕?biāo)函數(shù)，之后經(jīng)過(guò)求解得到數(shù)據(jù)庫(kù)中特定數(shù)據(jù)最優(yōu)化投影方向，具體如（3）所示。

[ω?=i=1cμik×SBω-η×JE（ω）] （3）

（[η]代表是是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)中任何一點(diǎn)數(shù)據(jù)的正實(shí)數(shù)，作用是能夠有效衡量最大化類間散度和最小化類內(nèi)散度不同目標(biāo)，在選擇數(shù)值之后，需要在特定數(shù)據(jù)矢量上的投影實(shí)現(xiàn)特殊數(shù)據(jù)類內(nèi)散度的最小化，類之間散度的最大化處理。）

3.2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)減縮模型的構(gòu)建

在對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)優(yōu)化檢索操作中，通過(guò)公式的應(yīng)用能夠得到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)中特定數(shù)據(jù)信息的最優(yōu)投影方向，在應(yīng)用模糊約束算法的情況下能夠借助網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)中的特定數(shù)據(jù)模糊集間的貼近度，能夠有效描述特定義數(shù)據(jù)空間的一致度，有效把握網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)原始性特定數(shù)據(jù)信息的動(dòng)態(tài)化特點(diǎn)，并通過(guò)計(jì)算實(shí)現(xiàn)對(duì)特定動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的約束操作。

4 基于模糊約束的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索模型仿真分析

在基于模糊約束的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索模型打造之后，為了能夠進(jìn)一步驗(yàn)證基于模糊約束的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索方法性能，需要對(duì)基于模糊約束的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索模型進(jìn)行仿真驗(yàn)證分析。在基于模糊約束的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索模型仿真驗(yàn)證的時(shí)候會(huì)使用到兩個(gè)數(shù)據(jù)集，分別是稀疏數(shù)據(jù)集以及稀疏數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)的密集數(shù)據(jù)集。通過(guò)這兩個(gè)數(shù)據(jù)集能夠獲取相應(yīng)的資料信息，通過(guò)應(yīng)用這兩個(gè)數(shù)據(jù)信息能夠評(píng)估出不同算法表數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索性能的基本測(cè)試。實(shí)驗(yàn)一：應(yīng)用專業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)分析數(shù)據(jù)，其中一個(gè)稀疏的數(shù)集是在較小支持因素下應(yīng)用不一樣的算法來(lái)檢索出具備一個(gè)形式的特定數(shù)據(jù)信息。在這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中包含上千萬(wàn)個(gè)數(shù)列，這些數(shù)列中的數(shù)據(jù)信息可以采用傳統(tǒng)算法和改進(jìn)算法來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)信息集處理。不同算法稀疏數(shù)據(jù)集檢索時(shí)間對(duì)比情況如圖2所示。根據(jù)圖2發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用改進(jìn)算法進(jìn)行稀疏數(shù)集進(jìn)行檢索的效率要比一般算法的檢索效率高，且能夠在較短的時(shí)間內(nèi)檢索得到支持度較低的數(shù)據(jù)序列，最終證明改進(jìn)算法來(lái)檢索網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)最終獲得的數(shù)據(jù)時(shí)間效率較高。實(shí)驗(yàn)二：驗(yàn)證改進(jìn)算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索操作有效性，在具體實(shí)驗(yàn)操作中應(yīng)用生物數(shù)據(jù)集的算法對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行檢索操作。實(shí)驗(yàn)3：應(yīng)用傳統(tǒng)算法和改進(jìn)算法來(lái)檢索整個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)的特定數(shù)據(jù)信息，在多次實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)操作處理之后，將基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模塊得到的數(shù)據(jù)信息精準(zhǔn)度、誤差率、穩(wěn)定性等進(jìn)行綜合比對(duì)分析，之后對(duì)這些分析結(jié)果比對(duì)分析，提取相應(yīng)數(shù)據(jù)信息，從而驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)的有效性。最終證明，應(yīng)用改進(jìn)算法獲取的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)有效性要比一般傳統(tǒng)算法獲取的數(shù)據(jù)信息有效性高。

應(yīng)用改進(jìn)算法提取的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)特點(diǎn)有效性要比一般傳統(tǒng)算法獲取數(shù)據(jù)信息的有效性高。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因是改進(jìn)之后算法利用特定數(shù)據(jù)模糊數(shù)集貼近特定數(shù)據(jù)信息的描述需要，提升了特定數(shù)據(jù)細(xì)信息獲取和分析準(zhǔn)確性。改進(jìn)算法提取數(shù)據(jù)特征有效性和傳統(tǒng)算法提取數(shù)據(jù)特征有效性分析如表1所示。

5 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，文章提出了一種基于模糊約束的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)檢索操作方法，并對(duì)這種模糊處理實(shí)驗(yàn)方法進(jìn)行仿真證明，經(jīng)過(guò)證明發(fā)現(xiàn)這種方法能夠有效提升數(shù)據(jù)庫(kù)特定數(shù)據(jù)的檢索效率和檢索精確度，從而更好地發(fā)揮出網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)的作用。

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