基于大数据的思想政治材料储存与查询管理系统及方法技术方案

本发明专利技术属于信息管理技术领域，公开了一种基于大数据的思想政治材料储存与查询管理系统及管理方法，基于大数据的思想政治材料储存与查询管理系统包括：登录模块、输入模块、扫描模块、中央控制模块、云服务模块、数据存储模块、检索模块、学习模块。本发明专利技术通过云服务模块可以集中大数据资源对采集的思想政治材料进行处理分析，并将处理后的的数据通过数据存储模块进行存储，大大提高数据处理速度，提高管理效率；同时通过检索模块定位到目标思想政治材料文件中摘要所处位置，并突出显示摘要中所述检索词，从而实现根据检索词准确定位到文中位置，从而能够更精确的检索到所需目标思想政治材料文件。

Management System and Method of Ideological and Political Material Storage and Query Based on Big Data

The invention belongs to the field of information management technology, and discloses a storage and query management system and management method of Ideological and political materials based on big data. The storage and query management system of Ideological and political materials based on big data includes login module, input module, scanning module, central control module, cloud service module, data storage module, retrieval module and learning module. The cloud service module can centralize the large data resources to process and analyze the collected ideological and political materials, and store the processed data through the data storage module, which greatly improves the speed of data processing and management efficiency; at the same time, the retrieval module can locate the position of the abstract in the target ideological and political material file, and highlight the inspection described in the abstract. In this way, we can accurately locate the position of the text according to the search words, so that we can more accurately retrieve the required target ideological and political material documents.

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的思想政治材料储存与查询管理系统及方法
本专利技术属于信息管理
，尤其涉及一种基于大数据的思想政治材料储存与查询管理系统及方法。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：思想政治教育是中国精神文明建设的首要内容，也是解决社会矛盾和问题的主要途径之一。思想政治教育既十分重要，又相当难做，尤其是在市场经济的条件下，中国的思想政治工作存在着相对疲软的状况，很不适应现代社会发展要求。造成思想政治工作不力的原因很多，但其中重要的一个原因是长期以来我们忽略了人格教育及培养。我以为，人格教育是思想政治教育的基础，没有这个基础，思想政治教育就犹如无根的浮萍，总是漂流在人的思想表面而不能深入下去。然而，现有思想政治材料数据量大，处理速度慢，管理效率低；同时对思想政治材料检索不准确，不能精确检索目标文件。综上所述，现有技术存在的问题是：(1)现有思想政治材料数据量大，处理速度慢，管理效率低；(2)同时对思想政治材料检索不准确，不能精确检索目标文件；(3)登录信息采集不准确，安全管理不够优化；(4)数据输入易出现无效值、拼写错误、格式错误、不匹配的值、自由的字符串等问题；(5)纸质版政本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的思想政治材料储存与查询管理方法，其特征在于，所述基于大数据的思想政治材料储存与查询管理方法包括：通过注册的账号进行登录思想政治材料储存与查询管理系统；并进行通过输入注册的账号信息；输入是的传输函数为：

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的思想政治材料储存与查询管理方法，其特征在于，所述基于大数据的思想政治材料储存与查询管理方法包括：通过注册的账号进行登录思想政治材料储存与查询管理系统；并进行通过输入注册的账号信息；输入是的传输函数为：其中，ω0为滤波器的中心频率，对于不同的ω0，k使k/ω0保持不变；在频率域构造滤波器，对应的极坐标表达方式为：G(r,θ)＝G(r,r)·G(θ,θ)；式中，Gr(r)为控制滤波器带宽的径向分量，Gθ(θ)为控制滤波器方向的角度分量；r表示径向坐标，θ表示角度坐标，f0为中心频率，θ0为滤波器方向，σf用于确定带宽；σθ确定角度带宽，扫描思想政治材料文字并采用种群算法采集数据源；建立多频带协作频谱感知优化模型；初始化参数；包括种群大小，控制参数'limit'和最大迭代次数Tmax；初始化迭代次数t＝1，随机生成一个含有SN个解的初始种群，每个解xi(i＝1,2,...,SN)是一个D维矢量，xi＝[ωi,γi]，D＝(N+1)*K，其中w是控制中心给各用户统计信息所分配的权值因子，γ是判决门限，N是协作感知的用户数，K是子带数目；计算步每个解的适应度值，所述适应度函数定义为食物源的收益率；根据食物源的收益率记录当前最好的解Xbest,G；多频带协作频谱感知模型为：s.t.cT(1-Pd(W,γ))≤ε1-Pd(W,γ)≤α1-Pf(W,γ)≥β其中，W＝[ω1,ω2,...,ωK]是权值因子，γ＝[γ1,γ2,...γK]是判决门限，K表示子带数目，rT＝[r1,r2,...,rK]是实现的吞吐率，cT＝[c1,c2,...,cK]是代价系数，ε代表系统总的干扰，α＝[α1,α2,...,αK]T表示每个子带的干扰限制，β＝[β1,β2,...,βK]T是每个子带实现的最小机会频谱利用率，是虚警概率，其中第k个子带的虚警概率表示为是检测概率，其中第k个子带的检测概率表示为M是检测区间长度，是噪声功率，Gk＝[|Hk(1)|2,|Hk(2)|2,...|Hk(N)|2]T是主发送用户和次级接收用户间的信道增益，N表示协作用户的数目；食物源的收益率计算公式如下：根据式得到每个食物源的收益率，其中fi是目标函数fi＝rT(1-Pf(ωi,γi))；将采集的数据源发送到云服务模块集中大数据资源进行处理分析；云服务模块集中大数据资源处理分析中，云服务模块集成的总站与潜在合作云服务模块集成的子站n计算联盟前的用户效用xi(Sn,ΠN),(i∈Sn,Sn为此信道下的潜在联盟，i为潜在联盟内云服务模块集成的总站用户m∪云服务模块集成的子站用户l∈Ln,Ln为云服务模块集成的子站服务的云服务模块集成的子站用户数量，ΠN为联盟分区)和联盟总效用ν(Sn,ΠN)；联盟前的联盟总效用ν(Sn,ΠΝ)计算式如下：上式表示潜在合作联盟内所有用户的效用之和，|Sn|为联盟内用户数量，表示对当前潜在合作联盟内的云服务模块集成的总站用户效用和云服务模块集成的子站用户效用求和；其中，联盟前的用户效用xi(Sn,ΠN)可分为云服务模块集成的总站用户效用xm(Sn,ΠN)和云服务模块集成的子站用户效用xl(Sn,ΠN)，分别按下式计算：式中，和分别为当前联盟分区下非合作情况的云服务模块集成的总站用户的可达信息速率和云服务模块集成的子站用户的可达信息速率，Sn为此信道下的潜在联盟，ΠN为当前联盟分区，和分别为非合作情况下云服务模块集成的总站用户的平均时延和云服务模块集成的子站用户的平均时延，δ∈(0,1)为传输容量-时延权衡系数，即系统对传输时延的容忍度，其中，非合作情况下的云服务模块集成的总站用户可达信息速率计算如下：该式表示云服务模块集成的总站用户m受到相同子信道中云服务模块集成的子站干扰时的可达信息速率，其中，B表示该云服务模块集成的总站用户m所属子信道的带宽，log为10为底的对数运算，|H0,m|2表示云服务模块集成的总站(下标0表示云服务模块集成的总站)和云服务模块集成的总站用户m之间的信道增益，P0表示云服务模块集成的总站对于其用户m的发射功率，|Hn,m|2表示云服务模块集成的子站和云服务模块集成的总站用户m之间的信道增益，Pn表示云服务模块集成的子站n的发射功率，σ2为高斯白噪声(AWGN)均方值，|H0,m|2P0表示云服务模块集成的总站用户接收到的有用信号功率，表示云服务模块集成的总站用户接收到的干扰信号和高斯白噪声之和，表示云服务模块集成的总站用户接收到的相同子信道中的云服务模块集成的子站干扰信号之和，表示云服务模块集成的总站用户m此时的信干噪比；将分析处理后的数据进行存储；输入检索关键字进行查询相关目标文件；为用户提供思想政治学习的目标文件的数据信息。2.如权利要求1所述的基于大数据的思想政治材料储存与查询管理方法，其特征在于，根据食物源的收益率记录当前最好的解Xbest,G后还需进行：一次迭代结束后，记录当前最好的解；判断迭代次数t是否达到最大迭代次数Tmax，若达到，输出全局最优Xopt,并根据式fi＝rT(1-Pf(ωi,γi))，xi＝[ωi,γi]得到系统的吞吐量；否则迭代次数t＝t+1。3.如权利要求1所述的基于大数据的思想政治材料储存与查询管理方法，其特征在于，非合作情况的云服务模块集成的子站用户可达信息速率(l∈ln,ln为云服务模块集成的子站服务的云服务模块集成的子站用户数量)按下式计算：该式表示联盟前云服务模块集成的子站用户l受到云服务模块集成的总站和相同子信道中云服务模块集成的子站的干扰时的可达信息速率，其中，Bl表示该云服务模块集成的子站用户l所属子信道的带宽，|Hn,l|2表示云服务模块集成的子站n和云服务模块集成的子站用户l间的信道增益，Pn表示云服务模块集成的子站n的发射功率，|H0,l|2表示云服务模块集成的总站和云服务模块集成的子站用户l之间的信道增益，P0表示云服务模块集成的总站的发射功率，|Hi,l|2表示云服务模块集成的子站i和云服务模块集成的子站用户l间的信道增益，Pi为云服务模块集成的子站的发射功率，|Hn,l|2Pn表示云服务模块集成的子站用户接收的有用信号功率，表示云服务模块集成的子站用户接收到的干扰信号和高斯白噪声之和，|H0,l|2P0表示云服务模块集成的子站用户l接收到云服务模块集成的总站的相同子信道的干扰信号，表示云服务模块集成的子站用户l接收到相同子信道下的云服务模块集成的子站i的干扰信号，表示云服务模块集成的子站用户l此时的信干噪比；和分别为非合作情况下云服务模块集成的总站用户的平均时延和云服务模块集成的子站用户的平均时延，计算式如下：其中，考虑非合作情况下最大重传数为D时云服务模块集成的总站用户的实际通信负载和云服务模块集...

【专利技术属性】
技术研发人员：傅建平，邹滔阳，李文龙，
申请(专利权)人：湖南城市学院，
类型：发明
国别省市：湖南,43