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基于物联网环境下的快速查询方法

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基于 联网 环境 快速 查询 方法
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1、N 112182012 A 6 高。 说明书 3/3 页 5 CN 112182012 A 5 图1 说明书附图 1/1 页 6 C下: 0044 0045 通过采用改进后的算法进行解析工作, 整体数据的特征词提取准确性得到极大提 所以在这里将TFIDF值进行归一化的处理后, 输入textrank 中进行权值计算。 归一化公式如档权重过程中, TFIDF的数值比较小, 一旦输入textrank中 进行迭代, 会影响实验的效果,体文档的关键字提取的技术中, 还是选取比较常用的TFIDF的方法进行 每个词的权重的计算, 但在计文 112182012 A 4 0041 0042 W(Vi)表示当前顶。

2、点的权重。 0043 在对于总extrank每个词输入, 进行下 一步的计算。 具体计算方法如公式: 说明书 2/3 页 4 CNxtrank提取关键词之前, 先对数据集中 的文档进行每个词的权重计算, 之后将这个词的权重值作为t在图中每一个顶点即词的权重, 再进行下一步的投票以 及迭代的操作来获取文章的特征词。 因此在进行ta 数据表、 音频等数据)内容解析算法, 使其解析更准 确。 0040 在运用textrank考虑到了收集各分片的最终结果。 0038 J合并结果, 统一返回。 0039 步骤二: 优化异构数据(文档、任务, 去各个shard获取字段值信息。 0036 H汇总各个shar。

3、d的字段值信息。 0037 I符合条件的记录。 0034 F通过上一阶段(E)获取的信息, 进行字段值选择。 0035 G并行执行。 0032 D汇集各分片初始结果集。 0033 E对初始结果集进行排序, 按照预置条件要求, 返回0 B表示根据总控制台指令, 分别向各个shard分片进行搜索。 0031 C表示获取各自检索的记录存储负载的均衡化。 0028 详细执行过程大体说明如下: 0029 A箭头表示搜索请求开始。 003明具体的技术实现方案由以下几个关键步骤完成。 0027 步骤1: 搭建海量数据索引云服务, 实现索引础上, 采用了扩展性技术架构, 能够为 未来的数据的增长提供预留空间。。

4、 0026 如图1所示, 本发图1是本发明的索引服务集群执行示意图。 具体实施方式 0025 本发明在综合分析目前的成熟技术架构基。 通过结合索引云 服务和优化算法实施, 实现快速检索同时也提高检索的准确性。 附图说明 0024 异构数据高效检索的问题, 能够 兼容不同数据源, 实现各类数据的统一接入, 并与其建立规范的同步机制为以后多种类型数据接入的提供了扩展条件, 在实 际应用场景中取得了良好的反馈, 成功解决大数据环境下021 0022 将结果输入textrank中进行权值计算。 0023 本发明选用成熟的技术架构, 词的权重的计算, 但在计文档权重过程中, 将TFIDF值进行归一化的处。

5、理后, 归一化公式如 下: 0点的权重; 0020 在对于总体文档的关键字提取的技术中, 选取比较常用的TFIDF的方法进行每个 /3 页 3 CN 112182012 A 3 0019 其中, W(Vi)、 W(Vj)表示当前顶值作为textrank每个词输入, 进行下一步的计算, 具体计算方法如下公式: 0018 说明书 1行 taxtrank提取关键词之前, 先对数据集中的文档进行每个词的权重计算, 之后将这个词的 权重体方法如下: 0017 运用textrank进行下一步的投票以及迭代的操作来获取文章的特征词, 在进最终结果, 合并结果, 统一返回。 0016 (2)优化异构数据内容解。

6、析算法, 使其解析更准确, 具获取字段值信息; 0014 (18)汇总各个shard的字段值信息; 0015 (19)收集各分片的16)通过上一阶段获取的信息, 进行字段值选择; 0013 (17)并行执行任务, 去各个shard; 0011 (15)对初始结果集进行排序, 按照预置条件要求, 返回符合条件的记录; 0012 (d分片进行搜索; 0009 (13)表示获取各自检索的记录; 0010 (14)汇集各分片初始结果集007 (11)箭头表示搜索请求开始; 0008 (12)表示根据总控制台指令, 分别向各个shar步骤: 0006 (1)搭建海量数据索引云服务, 实现索引存储负载的均。

7、衡化, 详细执行过程如下: 00004 本发明的技术方案如下: 0005 一种基于物联网环境下的快速查询方法, 其特征在于包括以下索效率的问题, 通过运行机制的创新, 调度控制算法的优化, 及特征词算法的 优化, 实现上述目的。 0003 本发明提出一种基于物联网环境下的快速查询方法, 旨在解决物联网环境下, 海 量异构数据检检索的结果集(或者是索引库)存储模式不够灵活, 不利于解决数据持续增长带来的检索膨胀问题。 发明内容问题。 传统模式下检索技术实现方式, 应用场景比较单一, 对数 据源环境也提出了较为苛刻要求, 数据 在满足检索效率的同时, 提高检索内容的准确性, 即用户检索内容的准确性。

8、, 是物联网环境下亟需解决的更高的要求。 如何在海量数据中快速响应用户检索要求, 即用户的实时响应, 如何在海量数 据的范围内,带宽比较高, 能 够在海量数据环境下快速查询结果显得尤为重要, 因而对数据整合和数据快速响应提出了 适用范围广阔。 背景技术 0002 物联网环境下产生海量数据, 数据格式不统一, 数据接入运算占用明主要应用领域包括物联网、 平安城市、 智慧交通、 智慧城市等多个领域, 不 局限于特定的应用场景, 2 CN 112182012 A 2 一种基于物联网环境下的快速查询方法 技术领域 0001 本发一化的处理后, 归一化公式如下: 将结果输入textrank中进行权值计算。

9、。 权利要求书 1/1 页取比较常用的TFIDF的方法进行每个词的 权重的计算, 但在计文档权重过程中, 将TFIDF值进行归式: 其中, W(Vi)、 W(Vj)表示当前顶点的权重; 在对于总体文档的关键字提取的技术中, 选算, 之后将这个词的 权重值作为textrank每个词输入, 进行下一步的计算, 具体计算方法如下公来获取文章的特征词, 在进行 taxtrank提取关键词之前, 先对数据集中的文档进行每个词的权重计内容解析算法, 使其解析更准确, 具体方法如下: 运用textrank进行下一步的投票以及迭代的操作shard的字段值信息; (19)收集各分片的最终结果, 合并结果, 统一。

10、返回。 (2)优化异构数据信息, 进行字段值选择; (17)并行执行任务, 去各个shard获取字段值信息; (18)汇总各个(15)对初始结果集进行排序, 按照预置条件要求, 返回符合条件的记录; (16)通过上一阶段获取的别向各个shard分片进行搜索; (13)表示获取各自检索的记录; (14)汇集各分片初始结果集; 载的均衡化, 详细执行过程如下: (11)箭头表示搜索请求开始; (12)表示根据总控制台指令, 分联网环境下的快速查询方法, 其特征在于包括以下步骤: (1)搭建海量数据索引云服务, 实现索引存储负页 CN 112182012 A 2021.01.05 CN 112182。

11、012 A 1.一种基于物据高效 检索, 能够兼容不同数据源, 实现各类数据的统 一接入。 权利要求书1页 说明书3页 附图1进行归 一化的处理后, 将结果输入textrank中进行权值 计算。 本发明能实现大数据环境下异构数算, 选取比较常用的TFIDF的方法进行每个词的权重 的计算, 在计文档权重过程中, 将TFIDF值文档 进行每个词的权重计算, 之后将这个词的权重值 作为textrank每个词输入, 进行下一步的计及 迭代的 操作来获取文章的 特征 词 , 在进行 taxtrank提取关键词之前, 先对数据集中的现 索引存储负载的均衡化, 然后优化异构数据内容 解析算法, 运用text。

12、rank进行下一步的投票以法 (57)摘要 本发明提供一种基于物联网环境下的快速 查询方法, 通过搭建海量数据索引云服务, 实.01) H04L 29/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于物联网环境下的快速查询方瑞 (51)Int.Cl. G06F 16/242(2019.01) G06F 16/27(2019北京航天长峰科技工业集团有限公 司 地址 100854 北京市海淀区永定路50号 (72)发明人 陈(21)申请号 201910598970.9 (22)申请日 2019.07.04 (71)申请人 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日。

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