[發(fā)明專利]一種優(yōu)化搜索引擎多索引的查詢方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201810003112.0 | 申請(qǐng)日: | 2018-01-02 |
| 公開(公告)號(hào): | CN108304487A | 公開(公告)日: | 2018-07-20 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 吳少東;閔早華;張祿宇 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 吉旗(成都)科技有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06F17/30 | 分類號(hào): | G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京權(quán)智天下知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11638 | 代理人: | 劉玉欣 |
| 地址: | 610000 四川省*** | 國(guó)省代碼: | 四川;51 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 搜索引擎 中間件 分表 索引 調(diào)用 偽裝 數(shù)據(jù)庫(kù) 查詢 出錯(cuò)概率 底層數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 數(shù)據(jù)檢索 無縫切換 業(yè)務(wù)調(diào)用 解耦 優(yōu)化 檢索 存儲(chǔ) | ||
1.一種優(yōu)化搜索引擎多索引的查詢方法,其特征在于:包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ),數(shù)據(jù)分表,數(shù)據(jù)檢索三部分;具體步驟為:
A、通過在流中源源不斷的獲取數(shù)據(jù),并針對(duì)數(shù)據(jù)特有的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分索引規(guī)則匹配.完成數(shù)據(jù)的分索引操作;
B、調(diào)用方發(fā)起檢索數(shù)據(jù)請(qǐng)求,經(jīng)過特殊處理以及規(guī)則匹配對(duì)所需數(shù)據(jù)進(jìn)行分索引同時(shí)請(qǐng)求;
C、對(duì)請(qǐng)求得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整合,然后返回給調(diào)用方。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種優(yōu)化搜索引擎多索引的查詢方法,其特征在于:所述步驟C中數(shù)據(jù)分類整合方法包括以下步驟:
A、識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)中每個(gè)訓(xùn)練樣本的類別;
B、在預(yù)設(shè)樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中分別選取第一訓(xùn)練樣本集和第二訓(xùn)練樣本集,每個(gè)訓(xùn)練樣本集都包含有所述預(yù)設(shè)樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中所有類別的多個(gè)訓(xùn)練樣本;
C、確定第一訓(xùn)練樣本集中每一類別的訓(xùn)練樣本的平均樣本;利用預(yù)設(shè)迭代算法對(duì)所有類別的平均樣本進(jìn)行迭代運(yùn)算得到第一訓(xùn)練樣本集的分類字典;
D、將第二訓(xùn)練樣本集中的每個(gè)訓(xùn)練樣本在分類字典下分解得到一個(gè)訓(xùn)練稀疏系數(shù)向量;
E、將得到的所有訓(xùn)練稀疏系數(shù)向量級(jí)聯(lián)得到訓(xùn)練矩陣;
F、根據(jù)第二訓(xùn)練樣本集中的每個(gè)訓(xùn)練樣本的類別確定所述訓(xùn)練矩陣中每個(gè)列向量的類別標(biāo)簽,并保存訓(xùn)練矩陣中每個(gè)列向量對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)簽,即完成對(duì)數(shù)據(jù)的分類整合。
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