差异化网络信息搜索优化技术研究

时间:2022-05-21 10:18:12

差异化网络信息搜索优化技术研究

网络资源信息搜索缺陷

在不同局域网络中,资源信息属性存在较大差异。这种差异造成不同局域网的网络资源信息之间的关联性大幅降低。在网络资源信息搜索中,网络资源信息属性不一致,数据属性上的巨大差异,导致差异参数增加。信息差异参数增加造成信息之间的关联性降低。一旦关联性降低,会大幅增加信息搜索的时间,搜索效率下降。为了避免上述缺陷,提出了一种基于差异信息融合算法的网络资源信息搜索优化处理方式。建立网络资源信息搜索基础信息结构模型,并对不同属性的网络信息进行融合处理,从而完成网络资源信息搜索优化处理。避免了不同属性的网络资源信息搜索基础结构不同,造成的无法提取差异网络资源信息的缺陷,提高了网络资源信息搜索效率。

网络资源信息搜索优化处理

由于不同属性中的网络资源信息搜索基础结构存在差异,造成用户无法提取差异网络资源信息,降低了网络资源信息的搜索效率。为了避免上述缺陷,提出了基于差异信息融合算法的网络资源信息搜索优化处理方式。2.1建立网络资源信息搜索基本结构网络资源信息搜索中的基础结构不一致,造成不同属性的网络资源信息无法融合,使用户无法访问其它属性的网络资源信息。为了避免造成网络资源信息搜索孤立点的现象,需要建立统一的网络基础结构。设置网络资源信息搜索是一个3层结构,用图1描述。网络资源信息搜索基础结构的3个层次,分别为信息层、计算层和对外接口层。根据上述网络资源信息搜索基础结构,能够将信息层和计算层进行分离处理,从而增加网络资源信息搜索荷载力,提高网络资源信息搜索中信息的搜索效率。通过上述方式,能够建立统一的网络资源信息搜索基础结构,从而为信息传递提供结构基础。通过上面阐述能够得知,单项信息传递方式中,网络资源信息搜索基础结构不一致,造成用户不能对服务器提出更新申请,从而无法符合用户对于网络资源信息更新的需求。所以,需要建立一种新的网络结构模型,进行信息双向传递。双向传输模型结构如图2所示。2.2不同属性网络信息融合基于差异信息融合算法的网络资源信息搜索优化方式,将用户申请进行有效处理,需要根据用户申请,从海量信息中搜索用户需要的信息,并将其传递到客户端。利用公式(1)能够提取网络资源有效信息。Qj(u)=[υjk(u)]β[κjk(u)]εΣk[υjk(u)]β[κjk(u)]εk>10k=ΣΣΣΣΣΣΣΣΣ0(1)其中,Qj(u)是网络资源信息搜索中的第j个用户的第u个申请,υjk(u)是第u个用户进行第k次申请的需求,β是全部用户申请的数目,κjk(u)是第u个用户的更新申请,ε是更新申请的数目,利用公式(2)能够进行申请更新处理:υjk(u+i)=(1-σ)•υjk(u)+nl=1Σ△υljk(2)式中,i是更新申请间隔的时间,σ是信息融合需要耗费的时间,利用下述公式进行信息融合:第一次信息融合的方式如下:△υljk=RMl第l个数据更新的空间位置0第l个数据更新不在该数据lllllllll层(3)第二次信息融合的方式如下:△υljk=R第l个数据更新的空间位置0第l个数据更新不在该数据l层(4)第三次信息融合的方式如下:△υljk=Re(k,l)第l个数据更新的空间位置0第l个数据更新不在第j个数据lllllllll层(5)式中,R是信息收敛衡量标准。上面阐述的方法步骤如下所述:1)对网络资源信息融合参数Qj(u)进行更新处理,更新因素参数是υjk,从而完成不同属性网络资源信息搜索信息融合的初始化处理。2)将n个网络资源信息搜索信息融合的初始位置设置在p个用户的终端。3)将n个网络资源信息进行信息融合处理位置记录,并建立信息集合。4)对上述网络资源信息进行概率转移处理。5)进行首次网络资源信息信息融合处理后,记录信息长度,并用Ml进行描述,同时描述其最优取值。通过上面的阐述能够得知,首先需要提取网络资源信息相关信息,建立网络资源信息搜索基础结构,其次需要对上述网络资源信息进行融合处理,从而完成网络资源信息搜索优化处理,提高了网络资源信息的搜索效率。

实验结果及分析

在不同属性的网络资源信息存在较大差异。这种差异造成不同属性的网络资源信息之间的关联性大幅降低。传统的网络资源信息搜索平台依靠数据之间的动态联系搜索信息,不同属性之间的网络信息属性存在的大差异,造成不同属性之间的数据关联性系数很小,网络信息之间的关系较难建立,造成网络资源信息搜索效率下降。为了验证本文提出的差异信息融合算法的有效性,进行对比仿真实验。建立一个包括10个不同属性的模拟平台,平台之间的网络资源数据属性存在较大差异,分别利用传统算法和本文算法建立网络资源信息搜索。其中参数设置如下:属性数量、管理中心数量。n=10,N=30,E(j)=48,T(j)=100运用不同的算法计算10次实验中,搜索同一信息的过程中,得到的时间系数T,衡量两种方法的效率,参数T具体分布如图3所示。随着属性的增加。本文方法搜索的时间系数T,要低于传统算法,表示本文算法建立的网络资源信息搜索的搜索效率高于传统算法。为了进一步验证算法的有效性,对实验中的相关信息进行记录,能够得到表1和表2。其中,表1是在同一属性中进行网络资源信息提取的相关参数;表2是在不同属性中进行网络资源信息提取的相关参数。在网络资源信息搜索中,通过对表1的信息进行整理分析能够得知,假设进行同属性的信息搜索,那么利用本文算法建立网络资源信息搜索的时间效率系数T与传统算法基本一致。通过对表2中的信息进行整理分析能够得知,假设进行差异信息搜索,那么利用本文算法建立网络资源信息搜索的时间效率系数T高于传统算法。

针对传统算法不能有效避免属性差异对于网络资源信息搜索效率的干扰,提出了一种基于差异信息融合算法的网络资源信息搜索优化处理方法。建立网络资源信息搜索基本结构,按照差异信息融合方法,进行不同属性网络资源信息融合处理。从而完成了网络资源信息搜索优化处理,提高了网络资源信息的搜索效率,有很大的商业价值和使用空间。

本文作者:陈炘刘清菊工作单位:江西工程职业学院