海量图书关键词特征检索定位优化仿真研究.pdf

第33卷 第9期 计 算 机 仿 真 2016年9月 文章编号：1006—9348(2016)09—0422-04 海量图书关键词特征检索定位优化仿真研究 刘 中 (河南理工大学图书馆 ，河南 焦作454000) 摘要：对海量图书关键词特征进行准确的检索与定位 ，可以提高图书管理的质量和效率 。 进行关键词特征检索定位时，需要依据图书关键词特征的关联性，对图书关键词特征检测，而传统的蚁群规则算法是对 图书关键词特征信息浓度策略进行更新完成检索定位，难以建立图书关键词特征之间的关联，不能对图书关键词特征进行 准确挖掘，降低了海量图书关键词特征检索定位的精度。提出采用多因素方差的海量图书关键词特征检索定位优化方法， 先利用多因素方差得到图书关键词特征挖掘规律 ，结合蚁群算法，根据蚁群适应度概率正~liJll练迁移法则，得到种群变异当 前时刻的图书检索关键词特征，结合用户选择特定图书文献进行检索的概率，建立海量图书关键词特征检索模型和海量图 书关键词特征的定位模型；实现海量图书关键词特征的快速检索定位。仿真结果表明，与传统方法相比，所提算法进行海量 图书关键词特征检索定位时，具有较高的精度和效率。 关键词：图书；关键词；特征；检索定位 中图分类号 ：TN914．4 文献标识码 ：B M assiveBooksFeatureRetrievalOrientationKey Term OptimizationSimulationResearch LIU Zhong (LibraryofHenanPolytechnicUniversity，JiaozuoHenan454000，China) ABSTRACT：Aretrievalandlocationoptimizationmethodofkeywordfeatureinmassivebooksisproposedusingmul— tifactorvariance．Firstlythemuhifactorvarianceisusedtoobtaintheruleoffeaturemining．Thenthekeywordfeature ofbookretrieval incurrentpopulationvariationisobtainedaccordingtotheantcolonyfitnessprobabilityregulartrain— ingmigrationlaw integratedwithantcolonyalgorithm．Finallytheretrievalandlocationmodelofkeywordfeaturein massivebooksisbuiltandintegratedwithprobabilityofbooksanddocumentsretrievalspecificallyselectedbyuserto achievefastretrievalandlocation．Thesimulationresultsshow thatthealgorithm mentionedabovehashigherpreci— sionandefficiencythantraditionalmethods． KEYW ORDS：Books；Keywords；Feature；Retrieveandlocation l 引言 文献 [8]提出基于机器学习的海量图书检索特征的海量 在信息科技水平不断发展的当下，图书馆具有藏书量较 图书关键词特征检索定位方法，该方法先利用监督机器学习 大的特点，准确地在海量专业书籍中选取合适个人背景需求