一种基于推荐权值的大数据检索方法技术

本发明专利技术公开了一种基于推荐权值的大数据检索方法，有针对性地涉及大数据空间内的信息快速检索，该方法的步骤为：S1：高概率匹配检索，依据核心信息词在高密度推荐权值信息库中进行信息检索；S2：次高概率匹配检索，在S1中，如果没检索到目标数据，则在低密度推荐权值信息库中进行信息检索，如果检索到目标数据则为用户提供，并对该检索数据的推荐权值作加1权处理；S3：原生态匹配检索，如果在S2中没有检索到目标数据，则进行原生态大数据环境下的检索，并将检索结果反馈给用户的同时，构建次高密度推荐权值信息库。本发明专利技术引入了以空间换时间的理念，大大节省了数据检索时间，特别是对于大数据环境下的数据检索，在效率上得到大幅度提升。

【技术实现步骤摘要】
一种基于推荐权值的大数据检索方法
本专利技术涉及计算机信息技术、电子数据信息分析、与大数据信息检索领域，具体地，涉及一种基于推荐权值的大数据检索方法。
技术介绍
随着信息技术的快速发展，特别是随着自动化信息处理技术、大容量硬盘存储技术、电子数据快速存储技术、电子数据分析技术等与计算机相关的信息技术快速发展，新的数字化时代中的互联网+、人工智能、VR(AR、MR)、云计算、共享经济等产生的数据与目俱增，并使得电子数据呈现出井喷式增涨态势。面对大数时代，面对与日俱增的海量电子数据信息，如何更加有效地对大数据进行高效分析，以更好地满足广大信息化应用用户对大数据的高效、准确检查查询，以及一些个性化检索查询需求，已经成为人员越来越关注的一道课题。虽然现有许多电子数据信息检索与查询的技术和方法，大数据检索与查询方法也有些，但是深入研究其应用，要从大数据中获取到满足用户检索查询需求的数据信息，仍然需求花费较多的时间，经常有难以忍受的情况发生，此外，对迅速要求较高的大数据交互式检索查询，更是一个非常艰巨的挑战。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术与方法，至少存在数据检索查询速度不快，检索效率低下、应用体验差等缺陷。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述技术背景下存在的一系列问题，提出一种基于推荐权值的大数据检索方法，可以有效解决据检索查询速度不快，检索效率低下、应用体验差等缺陷，节省大数据处理与分析时间，实现快速而高效的大数据检索与查询。为实现如上所述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于推荐权值的大数据检索方法，其主要包括a.高概率匹配检索，依据核心信息词在高密度推荐权值信息库中进行信息检索，如果检索到目标数据则为用户提供数据，并对该检索数据的推荐权值作加1权处理；b.次高概率匹配检索，在a中，如果没检索到目标数据，则在低密度推荐权值信息库中进行信息检索，如果检索到目标数据则为用户提供，并对该检索数据的推荐权值作加1权处理，当推荐权值高于某一阀值时，将该数据从低密度推荐权值信息库中移至高密度推荐权值信息库中；c.原生态匹配检索，如果在a与b中没有检索到目标数据，则进行原生态大数据环境下的检索，并将检索结果反馈给用户的同时，构建次高密度推荐权值信息库，同时赋予推荐权值为1。进一步地，在步骤a中，所述对高概率匹配检索的操作，具体包括：a.用户以关键词形式，向高密度推荐权值信息库提交核心信息检索请求；b.如果在高密度推荐权值信息库中检索到目标数据，在返给用户的同时，对检索数据的推荐权值进行加1处理。进一步地，在步骤b中，所述对次高概率匹配检索的操作，具体包括：a.当在高密度推荐权值信息库中没有检索到目标数据时，自动触发本操作，即本操作为步骤a操作中的检索无果情况的后续；b.在次高密度推荐权值信息库中检索到目标数据，如果获取检索结果，则在返给用户的同时，对检索数据的推荐权值进行加1处理。进一步地，在步骤c中，所述对原生态匹配检索的操作，具体包括：a.当在次高密度推荐权值信息库中没有检索到目标数据时，自动触发本操作，即本操作为步骤b操作中的检索无果情况的后续；b.在原生态大数据环境下的检索目标数据，如果检索到了目标数据，则将检索结果反馈给用户的同时，构建次高密度推荐权值信息库，同时赋予推荐权值为1，如果没有检索到目标数据，是未检索到目标数据的提示信息反馈给用户。进一步地，在所有步骤综合集成中，所述为基于推荐权值的大数据检索方法的操作，具有包括：通过设定密度推荐权值作为高密度推荐权值信息库信息进入阀值，将高密度检索信息与低密度检索信息适应隔离，以空间换时间的理念，节省了数据检索时间，达到快速检索的目标。本专利技术一种基于关联聚合的数据取证推荐方法，包括：高概率匹配检索；次高概率匹配检索和原生态匹配检索，从而有效解决据检索查询速度不快，检索效率低下、应用体验差等缺陷，节省大数据处理与分析时间，实现快速而高效的大数据检索与查询。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1为本专利技术一种基于推荐权值的大数据检索方法示意图。具体实施方式以下通过实施例形式对本专利技术的上述内容再作进一步的详细说明，但不应将此理解为本专利技术上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本专利技术上述内容所实现的技术均属于本专利技术的范围。在针对目前大数据检索与查询方法的优劣，为了增强有效解决据检索查询速度不快，检索效率低下、应用体验差等缺陷，节省大数据处理与分析时间，实现快速而高效的大数据检索与查询。根据本专利技术实施例，提供了一种基于推荐权值的大数据检索方法，利用这种基于推荐权值的大数据检索方法，可以有效解决据检索查询速度不快，检索效率低下、应用体验差等缺陷，节省大数据处理与分析时间，实现快速而高效的大数据检索与查询。如图1所示，本实施例的利用基于推荐权值的大数据检索方法示意图，主要采用以下技术方案：建立基于推荐权值的大数据检索方法模型，该方法应用模型包括三个部分：第一部分为高概率匹配检索：依据核心信息词在高密度推荐权值信息库中进行信息检索，如果检索到目标数据则为用户提供数据，并对该检索数据的推荐权值作加1权处理；第二部分为次高概率匹配检索：在第一部分中，如果没检索到目标数据，则在低密度推荐权值信息库中进行信息检索，如果检索到目标数据则为用户提供，并对该检索数据的推荐权值作加1权处理，当推荐权值高于某一阀值时，将该数据从低密度推荐权值信息库中移至高密度推荐权值信息库中；第三部分原生态匹配检索：如果在第二部分仍然没有检索到目标数据，则进行原生态大数据环境下的检索，并将检索结果反馈给用户的同时，构建次高密度推荐权值信息库，同时赋予推荐权值为1。在第一部分中，对高概率匹配检索的操作，具体操作为：1、用户以关键词形式，向高密度推荐权值信息库提交核心信息检索请求；2、如果在高密度推荐权值信息库中检索到目标数据，在返给用户的同时，对检索数据的推荐权值进行加1处理。在第二部分中，对次高概率匹配检索的操作，具体操作为：1、当在高密度推荐权值信息库中没有检索到目标数据时，自动触发本操作，即本操作为步骤a操作中的检索无果情况的后续；2、在次高密度推荐权值信息库中检索到目标数据，如果获取检索结果，则在返给用户的同时，对检索数据的推荐权值进行加1处理。第三部分中，原生态匹配检索,对原生态匹配检索的操作，具体包括：1、当在次高密度推荐权值信息库中没有检索到目标数据时，自动触发本操作，即本操作为步骤b操作中的检索无果情况的后续；2、在原生态大数据环境下的检索目标数据，如果检索到了目标数据，则将检索结果反馈给用户的同时，构建次高密度推荐权值信息库，同时赋予推荐权值为1，如果没有检索到目标数据，是未检索到目标数据的提示信息反馈给用户。综上所述，本专利技术上述各实施例的利用一种基于关联聚合的数据取证推荐方法，主要包括：高概率匹配检索；次高概率匹配检索和原生态匹配检索，从而有效解决据检索查询速度不快，检索效率低下、应用体验差等缺陷，节省大数据处理与分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于推荐权值的大数据检索方法，其特征在于，主要包括：a.高概率匹配检索，依据核心信息词在高密度推荐权值信息库中进行信息检索，如果检索到目标数据则为用户提供数据，并对该检索数据的推荐权值作加1权处理；b.次高概率匹配检索，在a中，如果没检索到目标数据，则在低密度推荐权值信息库中进行信息检索，如果检索到目标数据则为用户提供，并对该检索数据的推荐权值作加1权处理，当推荐权值高于某一阀值时，将该数据从低密度推荐权值信息库中移至高密度推荐权值信息库中；c.原生态匹配检索，如果在a与b中没有检索到目标数据，则进行原生态大数据环境下的检索，并将检索结果反馈给用户的同时，构建次高密度推荐权值信息库，同时赋予推荐权值为1。

【技术特征摘要】
1.一种基于推荐权值的大数据检索方法，其特征在于，主要包括：a.高概率匹配检索，依据核心信息词在高密度推荐权值信息库中进行信息检索，如果检索到目标数据则为用户提供数据，并对该检索数据的推荐权值作加1权处理；b.次高概率匹配检索，在a中，如果没检索到目标数据，则在低密度推荐权值信息库中进行信息检索，如果检索到目标数据则为用户提供，并对该检索数据的推荐权值作加1权处理，当推荐权值高于某一阀值时，将该数据从低密度推荐权值信息库中移至高密度推荐权值信息库中；c.原生态匹配检索，如果在a与b中没有检索到目标数据，则进行原生态大数据环境下的检索，并将检索结果反馈给用户的同时，构建次高密度推荐权值信息库，同时赋予推荐权值为1。2.根据权利要求1所述的一种基于推荐权值的大数据检索方法，其特征在于，在步骤a中，所述高概率匹配检索的操作，具体包括：a1.用户以关键词形式，向高密度推荐权值信息库提交核心信息检索请求；a2.如果在高密度推荐权值信息库中检索到目标数据，在返给用户的同时，对检索数据的推荐权值进行加1处理。3.根据权利要求1所述的一种基于推荐权值的大数据检索方法，其特征在于，在步骤b中，所述次高概...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖赟，
申请(专利权)人：廖赟，
类型：发明
国别省市：江苏,32