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    重庆时时彩套利2.2骗局: 基于动态属性分析的信息检索方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410018199.0

    申请日:

    2014.01.15

    公开号:

    CN103793480A

    公开日:

    2014.05.14

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20140115|||公开
    IPC分类号: G06F17/30 主分类号: G06F17/30
    申请人: 电子科技大学
    发明人: 赫熙煦; 张民; 贾海涛; 陈雷霆
    地址: 611731 四川省成都市高新西区西源大道2006号
    优先权:
    专利代理机构: 电子科技大学专利中心 51203 代理人: 邹裕蓉
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410018199.0

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.02.15|||2014.06.11|||2014.05.14

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供一种基于动态属性分析的信息检索方法。本发明将通过分析每次信息检索条件的动态属性重要程度,基于动态属性分析的信息检索算法通过分析检索时动态信息熵增量方向,实现对待检索的信息属性动态重要程度的计算来形成信息检索规则,使得信息检索可以按照检索信息动态信息增量最大方向快速搜索。本发明能建立出快速、准确的信息检索规则,该规则将按照动态更新下的信息检索最优方向进行信息的快速检索,从而获得更快捷、更准确的信息检索。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  基于动态属性分析的信息检索方法,其特征在于,包括以下步骤:
    1)建立模糊等价关系,预先确定所有在不同条件属性组合以及不同条件属性值组合下的信息熵增量;
    2)初始化信息检索的所有条件属性的属性重要值;
    3)获取输入的条件属性及其属性值,使用在当前未使用的输入条件属性中选择最大属性重要值所对应的条件属性及其属性值进行检索;
    4)判断信息检索是否完成,如是,输出检索结果,如否,进行步骤5);所述信息检索完成为检索出唯一的结果属性或者所有输入的条件属性均已使用且无新输入的条件属性及其属性值;
    5)通过计算本次检索后的信息熵增量来动态更新未使用的条件属性的属性重要值后,返回步骤3)。

    2.  如权利要求1所述基于动态属性分析的信息检索方法,其特征在于,更新未使用的条件属性的属性重要值的方法为:
    Dynamicck=card(POSck||{ci...cj=θi...θj}(D))card(POSci...cj(D))]]>
    card()表示括号()中集合的基数,即集合中包含元素的个数;POS()为正域计算函数;B表示所有条件属性的集合,{ci…cj}表示已使用的所有条件属性集合,ck∈B-{ci...cj},ck表示未使用的条件属性,表示在已使用的所有条件属性已获取条件属性值情况下未使用的条件属性ck相对于结果属性集合D的正域,表示已使用的所有条件属性相对于结果属性集合D的正域,表示已使用的所有条件属性检索后的信息熵增量。

    说明书

    说明书基于动态属性分析的信息检索方法
    背景技术
    目前对于信息需求主要矛盾不在于信息数量的限制,而在于如何精确、便捷的定位所需的信息,即如何根据搜索条件建立信息检索规则。信息检索目前的方式是基于被检索信息的静态属性分析结果来进行的。该方法的理论基础是粗糙集Rough Set。Rough Set建立了一个融合上近似集和下近似集的定义方式来将难以确认归属的数据进行划分。上近似集和下近似集通过等价关系可以写出明确的公式,这样边界数据的不确定特性就可以被计算出来,从而便于来考证系统对事物的了解程度。
    解读数据集中的属性重要性是Rough Set理论中一项重要的分析,Rough Set通过分析不同属性组合对决策的支持力度来区分不同属性的重要性。属性重要性分析都是基于全局分析的,也就是说对属性重要性的确定是根据数据集中的所有样例数据得到的固定值,即静态属性。
    目前的基于静态属性的信息检索方法通过对条件属性按照其对于最终信息决策的重要程度来进行区分,按照各条件属性的重要程度作为信息检索的搜索方向,即每次检索均选用当前重要程度最高的条件属性进行检索。这种方式是一种平均上的最优形式,其保证了信息检索从整体上来看是最优。但是,这种方式难以保证每次检索都是最优的,某些情况下全局的重要性跟中获得部分知识前提的局部分析上来说是不相符的,无法建立最优的信息检索规则更快地得到检索结果。
    发明内容
    本发明所要解决的技术问题是,提供一种提高信息检索的准确性和效率的信息检索方法。
    本发明为解决上述技术问题所采样的技术方案是,基于动态属性分析的信息检索方法,包括以下步骤:
    1)建立模糊等价关系,预先确定所有在不同条件属性组合以及不同条件属性值组合下的信息熵增量;
    2)初始化信息检索的所有条件属性的属性重要值;
    3)获取输入的条件属性及其属性值,使用在当前未使用的输入条件属性中选择最大属性重要值所对应的条件属性及其属性值进行检索;
    4)判断信息检索是否完成,如是,输出检索结果,如否,进行步骤5);所述信息检索完成为检索出唯一的结果属性或者所有输入的条件属性均已使用且无新输入的条件属性及其属性值;
    5)通过计算本次检索后的信息熵增量来动态更新未使用的条件属性的属性重要值后,返回步骤3)。
    具体的,更新未使用的条件属性的属性重要值的方法为:
    Dynamicck=card(POSck||{ci...cj=θi...θj}(D))card(POSci...cj(D))]]>
    card()表示括号()中集合的基数,即集合中包含元素的个数;POS()为正域计算函数;B表示所有条件属性的集合,{ci…cj}表示已使用的所有条件属性集合,ck∈B-{ci...cj},ck表示未使用的条件属性,表示在已使用的所有条件属性已获取条件属性值情况下未使用的条件属性ck相对于结果属性集合D的正域,表示已使用的所有条件属性相对于结果属性集合D的正域,表示已使用的所有条件属性检索后的信息熵增量。
    本发明将通过分析每次信息检索条件的动态属性重要程度,基于动态属性分析的信息检索算法通过分析检索时动态信息熵增量方向,实现对待检索的信息属性动态重要程度的计算来形成信息检索规则,使得信息检索可以按照检索信息动态信息增量最大方向快速搜索。
    本发明的有益效果是,建立出快速、准确的信息检索规则,该规则将按照动态更新下的信息检索最优方向进行信息的快速检索,从而获得更快捷、更准确的信息检索。
    具体实施方式
    本实施例所检索的信息表采用决策信息表格式,该格式可以集成目前最为常用的关系数据库类型数据。信息系统S可认为是一个S=(U,A),其中U是一个非空,有限的个体的集合,可以看成问题考虑的论域。而A则是属性集合,那么对于则有a:U→Va,其中Va是属性a的值域。一个决策表就是一个信息知识表达系统S=<U,R,V,f>,其中R=C∪D是属性集合,而V是所有属性值的集合,f:U×R→V是信息函数,其将论域空间上的任意元素赋予了相应的属性值。对于属性R来说,分为条件属性C和结果属性D。待检索的信息数据按照不同属性和决策进行组合,每一行数据代表了待检索的一个样本数据,从信息独立性上考虑,每一行都具有相对于其它样本所不同的属性或者决策值,从而可以对所有样本进行区分。本专利所发明的方法就是通过对上述数据进行自分析,智能获取最佳信息检索路径,从而加快信息检索效率与准确性。
    获取待生成快速检索规则的信息决策数据之后,就需要对上述数据进行等价关系划分,考虑到实际数据具有连续性和模糊性,构建模糊等价关系来进行分析,建立模糊等价关系为粗糙集中常用技术:
    设R是论域U上的一模糊等价关系也即模糊属性,对x∈U,定义
    μ[x]R=μR(x,y)---(1)]]>
    为对象x的模糊等价类,它表示论域U中和对象x邻近的全部元素的聚集,是一个模糊集。
    对于模糊决策表R是论域U上的一模糊属性,且那么X关于模糊属性R的下近似RX隶属度函数和关于R的上近似的隶属度函数分别为
    μR&OverBar;X(Fi)=infx&Element;Umax{1-μFi(x),μX(x)}&ForAll;i---(2)]]>
    μR&OverBar;X(Fi)=supx&Element;Umax{μFi(x),μX(x)}&ForAll;i---(3)]]>
    其中,RX和均是U上的模糊集合,在(2)式中的Fi是指论域U关于R划分的一模糊 等价类,即
    在Rough Set集理论中,属性集合A对论域U的划分可表示为
    U/A=&CircleTimes;{U/α|α&Element;A}---(4)]]>
    其中表示:

    如果A={α1,α2,…αm},那么
    U/A={X1i1X2i2&CenterDot;&CenterDot;&CenterDot;X1im|X1i1&Element;U/α1,X1i2&Element;U/α2,&CenterDot;&CenterDot;&CenterDot;,X1im&Element;U/αm}---(6)]]>
    通过上面对属性集合A的模糊等价类的定义,一个对象属于这样的一个模糊等价类的隶属函数可以定义为:
    μF1F2&CenterDot;&CenterDot;&CenterDot;Fm(x)=μF1(x)^μF2(x)^&CenterDot;&CenterDot;&CenterDot;^μFm(x)=min(μF1(x),μF2(x),&CenterDot;&CenterDot;&CenterDot;,μFm(x))---(7)]]>
    其中,F1∩F2∩…∩Fm为U/A的一模糊等价类。
    对于论域上任何两个属性属性P相对于Q的正域可定义为:
    POSP(Q)=X&Element;U/μQ(x)μR&OverBar;X(P)---(8)]]>
    属性P相对于Q的正域可以用card(POSP(Q))来表述属性P相对于Q的正域内数据的个数。该特性的多少代表了属性P对属性Q的描述程度,当Q中的元素存在于属性P的正域之时,就代表属性P可以更好的描述属性Q。
    对于信息检索而言,所希望的是每次检索的信息都更加有利于获取更多的信息量。在Rough Set的信息检索上,可以采用正域形成的card(POSP(Q))来表示信息量的大小。
    在信息检索是,当已知属性ci…cj的取值为之时,由属性ck相对待检索信息D而言其信息增量的变化被定义为动态属性分析,其公式为:
    Dynamicck=card(POSck||{ci...cj=θi...θj}(D))card(POSci...cj(D))---(11)]]>
    card()表示括号()中集合的基数,即集合中包含元素的个数;POS()为正域计算函数;B表示所有条件属性的集合,{ci…cj}表示已使用的所有条件属性集合,ck∈B-{ci...cj},ck表示未使用的条件属性,表示在已使用的所有条件属性已获取条件属性值情况下 未使用的条件属性ck相对于结果属性集合D的正域,表示已使用的所有条件属性相对于结果属性集合D的正域,表示已使用的所有条件属性检索后的信息熵增量。
    基于动态属性分析的信息检索方法,包括以下步骤:
    1)建立模糊等价关系,预先确定所有在不同条件属性组合以及不同条件属性值组合下的信息熵增量;
    2)初始化信息检索的所有条件属性的属性重要值;
    3)获取输入的条件属性及其属性值,使用在当前未使用的输入条件属性中选择最大属性重要值所对应的条件属性及其属性值进行检索;
    4)判断信息检索是否完成,如是,输出检索结果,如否,进行步骤5);所述信息检索完成为检索出唯一的结果属性或者所有输入的条件属性均已使用且无新输入的条件属性及其属性值;
    5)通过计算本次检索后的信息熵增量来动态更新未使用的条件属性的属性重要值ck后,返回步骤3);
    更新未使用的条件属性的属性重要值的方法为:
    Dynamicck=card(POSck||{ci...cj=θi...θj}(D))card(POSci...cj(D))]]>
    基于动态属性分析的信息检索算法利用对信息数据的属性动态特性分析,而获取快速信息检索规则,从而实现信息检索的快速、准确定位功能。与其它信息检索规则相比,该算法不仅仅提高了信息检索的准确性,同时也降低了信息检索的计算量,有利于实现海量数据的信息检索。

    关 键 词:
    基于 动态 属性 分析 信息 检索 方法
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