[发明专利]一种基于推荐权值的大数据检索方法

说明书

本发明公开了一种基于推荐权值的大数据检索方法，有针对性地涉及大数据空间内的信息快速检索，该方法的步骤为：S1：高概率匹配检索，依据核心信息词在高密度推荐权值信息库中进行信息检索；S2：次高概率匹配检索，在S1中，如果没检索到目标数据，则在低密度推荐权值信息库中进行信息检索，如果检索到目标数据则为用户提供，并对该检索数据的推荐权值作加1权处理；S3：原生态匹配检索，如果在S2中没有检索到目标数据，则进行原生态大数据环境下的检索，并将检索结果反馈给用户的同时，构建次高密度推荐权值信息库。本发明引入了以空间换时间的理念，大大节省了数据检索时间，特别是对于大数据环境下的数据检索，在效率上得到大幅度提升。

技术领域

本发明涉及计算机信息技术、电子数据信息分析、与大数据信息检索领域，具体地，涉及一种基于推荐权值的大数据检索方法。

背景技术

随着信息技术的快速发展，特别是随着自动化信息处理技术、大容量硬盘存储技术、电子数据快速存储技术、电子数据分析技术等与计算机相关的信息技术快速发展，新的数字化时代中的互联网+、人工智能、VR(AR、MR)、云计算、共享经济等产生的数据与目俱增，并使得电子数据呈现出井喷式增涨态势。

面对大数时代，面对与日俱增的海量电子数据信息，如何更加有效地对大数据进行高效分析，以更好地满足广大信息化应用用户对大数据的高效、准确检查查询，以及一些个性化检索查询需求，已经成为人员越来越关注的一道课题。虽然现有许多电子数据信息检索与查询的技术和方法，大数据检索与查询方法也有些，但是深入研究其应用，要从大数据中获取到满足用户检索查询需求的数据信息，仍然需求花费较多的时间，经常有难以忍受的情况发生，此外，对迅速要求较高的大数据交互式检索查询，更是一个非常艰巨的挑战。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术与方法，至少存在数据检索查询速度不快，检索效率低下、应用体验差等缺陷。

发明内容

本发明的目的在于针对上述技术背景下存在的一系列问题，提出一种基于推荐权值的大数据检索方法，可以有效解决据检索查询速度不快，检索效率低下、应用体验差等缺陷，节省大数据处理与分析时间，实现快速而高效的大数据检索与查询。

为实现如上所述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于推荐权值的大数据检索方法，其主要包括

a.高概率匹配检索，依据核心信息词在高密度推荐权值信息库中进行信息检索，如果检索到目标数据则为用户提供数据，并对该检索数据的推荐权值作加1权处理；

b.次高概率匹配检索，在a中，如果没检索到目标数据，则在低密度推荐权值信息库中进行信息检索，如果检索到目标数据则为用户提供，并对该检索数据的推荐权值作加1权处理，当推荐权值高于某一阀值时，将该数据从低密度推荐权值信息库中移至高密度推荐权值信息库中；

c.原生态匹配检索，如果在a与b中没有检索到目标数据，则进行原生态大数据环境下的检索，并将检索结果反馈给用户的同时，构建次高密度推荐权值信息库，同时赋予推荐权值为1。

进一步地，在步骤a中，所述对高概率匹配检索的操作，具体包括：

a.用户以关键词形式，向高密度推荐权值信息库提交核心信息检索请求；

b.如果在高密度推荐权值信息库中检索到目标数据，在返给用户的同时，对检索数据的推荐权值进行加1处理。

进一步地，在步骤b中，所述对次高概率匹配检索的操作，具体包括：

a.当在高密度推荐权值信息库中没有检索到目标数据时，自动触发本操作，即本操作为步骤a操作中的检索无果情况的后续；

b.在次高密度推荐权值信息库中检索到目标数据，如果获取检索结果，则在返给用户的同时，对检索数据的推荐权值进行加1处理。