[發明專利]面向類型化資源的投入驅動的存儲與計算一體化的事務處理優化方法

在審

• 申請號: 201710700997.5
• 申請日: 2017-08-16
• 公開（公告）號: CN107330129A
• 公開（公告）日: 2017-11-07
• 發明（設計）人: 段玉聰;邵禮旭
• 申請（專利權）人: 海南大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明是面向類型化資源的投入驅動的存儲與計算一體化的事務處理優化方法，基于由數據圖譜、信息圖譜和知識圖譜構成的框架對以數據、信息和知識等形態存在的資源進行建模，從資源處理、處理優化的角度對資源進行合理組織和存儲，優化資源處理的時空效率，屬于分布式計算和軟件工程學技術交叉領域。

背景技術

傳統的搜索引擎技術根據用戶的查詢要求快速檢索和排序網頁資源，對于搜索引擎反饋的大量資源需要用戶進行人工排查和篩選，導致搜索效率低下，難以滿足用戶快速獲取到資源的需求?，F有的技術包括基于機器學習的方法和基于本體的方法為應對這一挑戰做出了許多貢獻，然而，基于機器學習的方法缺乏有效的機制來明確地將經驗知識與訓練模型結合在一起，基于本體的方法受到人類專家方面沉重負擔的限制。

知識圖譜容納資源規模較大，涵蓋的知識領域廣泛，并且能為用戶提供智能搜索和問答服務。基于知識圖譜的搜索側重于圖結構的邏輯推理計算，基于語義網三元組進行推理補充資源信息，實現Web從網頁鏈接向概念鏈接的轉變，支持用戶按照語句進行檢索，以圖形化的方式向用戶反饋結構化知識，準確定位用戶所需資源，使用戶從人工過濾網頁尋找答案的模式中解脫出來，提高了搜索效率。

本文提出面向類型化資源的投入驅動的存儲與計算一體化的事務處理優化方法關鍵技術在于對不同圖譜上的處理效率和將以數據、信息和知識等形態存在的資源根據在數據圖譜、信息圖譜和知識圖譜上的綜合代價進行存儲，通過對資源的合理組織和存儲優化處理事務資源的時空效率。

發明內容

技術問題：本發明的目的是提供一種對數據(Data_DIK)、信息(Information_DIK)和知識(Knowledge_DIK)（我們定義數據為Data_DIK，信息為Information_DIK，知識為Knowledge_DIK）等形態的資源的原始表述的自然語言的機器理解、自動處理、自動綜合和自動分析方法，用于解決對不同類型、不同規模資源的高效組織和存儲，以便提高在圖譜上處理資源的效率，降低事務資源處理中所要耗費的代價。

技術方案：本發明是面向類型化資源的投入驅動的存儲與計算一體化的事務處理優化方法，基于對現有知識圖譜（Knowledge Graph）概念的拓展提出了一種三層可自動抽象調整的解決架構。這個架構包括：數據圖譜（DataGraph_DIK）、信息圖譜（InformationGraph_DIK）和知識圖譜（KnowledgeGraph_DIK）等三個層面；本發明定義事務資源的類型包括數據（Data_DIK）、信息（Information_DIK）和知識（Knowledge_DIK）三種。本發明提出基于數據圖譜、信息圖譜和知識圖譜框架從資源建模、資源處理、處理優化的角度對事務資源進行管理和組織，優化時空效率。本發明定義資源建模包括采用資源實例、資源類型、資源集合的概念對資源分類的描述、資源類型轉換的描述，具體定義如下：

（1）資源實例(RINS)：描述事務資源的原子級的資源，作為資源分類樹的最底層結點，資源實例包括資源類型(RE_type)和資源規模(RE_sca)兩個屬性，可表示為RINS:=<RE_type, RE_sca>；

（2）資源類型(Type_DIK)：本發明定義資源包含三種類型，分別是數據、信息和知識，可表示為Type_DIK:=<Data_DIK, Information_DIK, Knowledge_DIK>。表1給出了對Data_DIK、Information_DIK和Knowledge_DIK等資源類型的解釋；

（3）資源集合：資源集合是不同類型或相同類型資源的集合，由資源實例構成；以上定義中，資源實例和資源類型主要針對事務資源的靜態模型，資源集合用來完成各種活動；

表1.資源類型的漸進形式