一種基于粒子群算法的大數(shù)據(jù)智能搜索算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種基于粒子群算法的大數(shù)據(jù)智能捜索算法。
【背景技術(shù)】
[0002] 大數(shù)據(jù)捜索引擎從上個世紀九十年代開始出現(xiàn)，經(jīng)過二十多年的發(fā)展，在捜索速 度及準確率都有較大的改善。而其基本架構(gòu)和技術(shù)都沒有太大的改變。因而它的局限性也 是顯而易見的。針對不同應(yīng)用場合的捜索引擎，需要的信息應(yīng)該有差別。目前，各大捜索引 擎都是"一對多"的捜索模式。該種模式的一個檢索結(jié)果適合所有檢索該信息的使用者，很 少做到智能化檢索。缺乏識別用戶感興趣信息的能力，并且排序方式不能根據(jù)不同使用者 做出相應(yīng)的調(diào)整。為不同的人提供個性化的檢索服務(wù)，是未來捜索引擎發(fā)展的道路之一。因 而各種智能化捜索技術(shù)由此誕生。有蟻群算法、遺傳算法、網(wǎng)絡(luò)蜘蛛等算法。蟻群算法等其 他算法采用群體解的競爭機制來產(chǎn)生最優(yōu)解。而粒子群算法是采用群體解的合作機制來迭 代產(chǎn)生最優(yōu)解。此外，蟻群算法需要調(diào)節(jié)的參數(shù)偏多，如果參數(shù)設(shè)置不當，導(dǎo)致求解速度很 慢且所得解的質(zhì)量特別差。而粒子群算法概念簡單、容易實現(xiàn)，需要調(diào)節(jié)的參數(shù)偏少。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是提供一種基于粒子群算法的大數(shù)據(jù)智能捜索算法。
[0004] 實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)方案是一種基于粒子群算法的大數(shù)據(jù)智能捜索算法，包括 W下步驟：
[0005] (1)首先根據(jù)用戶的捜索條件從引擎數(shù)據(jù)庫中得到和用戶輸入關(guān)鍵詞相關(guān)的大數(shù) 據(jù)作為初始化種群，同時將該些大數(shù)據(jù)展現(xiàn)給用戶。每一個大數(shù)據(jù)是一個粒子Pi。粒子群 的第i粒子是由=個向量組成，分別為：目前位置：Xi，歷史最優(yōu)位置：Pi，速度：Vi，該里 i = 1, 2,…，n。
[0006] (2)用戶根據(jù)自己的捜索條件，評選出符合度最高的大數(shù)據(jù)。
[0007] (3)引擎將目標函數(shù)值評價高的大數(shù)據(jù)作為優(yōu)選類，然后根據(jù)W下迭代步驟進行 計算，計算出與用戶選擇相近的大數(shù)據(jù)返回給用戶。
[0008] 對于每一個粒子，根據(jù)如下等式變化：
[0009] Vi = Vi+cl randO (Pi-Xi)+c2 rand() (Pg-Xi) (1)
[0010] Xi = Xi+Vi 似
[0011] (4)如果用戶在引擎中找到了需要的文本文檔則中止檢索，否則轉(zhuǎn)向步驟（2)，直 到找到用戶需要的大數(shù)據(jù)。
[0012] 采用了上述技術(shù)方案后，本發(fā)明具有W下的積極的效果；（1)通過粒子群算法優(yōu) 化的捜索引擎可W使用戶參與到捜索過程中，使捜索結(jié)果最接近用戶需求，該樣可W保證 捜索結(jié)果的正確率W及滿意度。（2)通過基于粒子群算法的大數(shù)據(jù)智能捜索算法有效的提 高了檢索效率。
[0013] 表1智能捜索引擎和普通捜索引擎結(jié)果對比
[0014]

【附圖說明】
[0015] 圖1為本發(fā)明的運算示意圖。
【具體實施方式】
[0016] 一種基于粒子群算法的大數(shù)據(jù)智能捜索算法，包括W下步驟：
[0017] (1)首先根據(jù)用戶的捜索條件從引擎數(shù)據(jù)庫中得到和用戶輸入關(guān)鍵詞相關(guān)的大數(shù) 據(jù)作為初始化種群，同時將該些大數(shù)據(jù)展現(xiàn)給用戶。
[0018] 每一個大數(shù)據(jù)是一個粒子Pi。粒子群的第i粒子是由=個向量組成，分別為：目 前位置：Xi，歷史最優(yōu)位置：Pi，速度：Vi，該里i = l，2,…，n。在算法每一次迭代中，目 前位置Xi作為問題解被評價。如果目前位置好于歷史最優(yōu)位置Pi,那么目標位置的坐標 就存在第二個向量Pi。另外，整個粒子群中迄今為止捜索到的最好位置記為；Pg。
[0019] (2)用戶根據(jù)自己的捜索條件，評選出符合度最高的大數(shù)據(jù)。
[0020] (3)引擎將目標函數(shù)值評價高的大數(shù)據(jù)作為優(yōu)選類，然后根據(jù)W下迭代步驟進行 計算，計算出與用戶選擇相近的大數(shù)據(jù)返回給用戶。
[0021] (a)更新最優(yōu)：1).比較粒子適用值與它的個體最優(yōu)值Pbest，如果優(yōu)于Pbest則 將其化est位置就是當前粒子位置。2).比較粒子適用值與群體全體最優(yōu)值動Gbest如 果目前值好于Gbest，則設(shè)置動Gbest位置就當前粒子位置；
[002引 化）按照式（1)和似改變粒子的速度和位置：
[0023] Vi = Vi+cl rand() (Pi-Xi)+c2 rand() (Pg-Xi) (1)
[0024] Xi = Xi+Vi (2)
[00巧]其中加速常數(shù)cl和c2是兩個非負值，該兩個常數(shù)使粒子具有自我總結(jié)和向群體 中優(yōu)秀個體學(xué)習(xí)的能力，從而向自己的歷史最優(yōu)點W及群體內(nèi)或領(lǐng)域內(nèi)的全局最優(yōu)點靠 近。randO是在范圍[0,1]內(nèi)取值的隨機函數(shù)。
[002引 （C)更新粒子。
[0027] (4)如果用戶在引擎中找到了需要的文本文檔則中止檢索，否則轉(zhuǎn)向步驟（2)，直 到找到用戶需要的大數(shù)據(jù)。
[0028] 雖然W上描述了本發(fā)明的【具體實施方式】，但是本領(lǐng)域熟練技術(shù)人員應(yīng)當理解，該 些僅是舉例說明，可W對本實施方式作出多種變更或修改，而不背離發(fā)明的原理和實質(zhì)，本 發(fā)明的保護范圍僅由所附權(quán)利要求書限定。
【主權(quán)項】
1. 一種基于粒子群算法的大數(shù)據(jù)智能搜索算法，其特征在于包括以下步驟： (1) 首先根據(jù)用戶的搜索條件從引擎數(shù)據(jù)庫中得到和用戶輸入關(guān)鍵詞相關(guān)的大數(shù)據(jù)作 為初始化種群，同時將這些大數(shù)據(jù)展現(xiàn)給用戶，每一個大數(shù)據(jù)是一個粒子Pi，粒子群的第i 粒子是由三個向量組成，分別為：目前位置：Xi，歷史最優(yōu)位置：Pi，速度：Vi，這里i = 1，2,…，n ; (2) 用戶根據(jù)自己的搜索條件，評選出符合度最高的大數(shù)據(jù)， (3) 引擎將目標函數(shù)值評價高的大數(shù)據(jù)作為優(yōu)選類，然后根據(jù)以下迭代步驟進行計算， 計算出與用戶選擇相近的大數(shù)據(jù)返回給用戶； 對于每一個粒子，根據(jù)如下等式變化： Vi = Vi+cl rand() (Pi-Xi)+c2 rand() (Pg-Xi) (I) Xi = Xi+Vi (2) (4) 如果用戶在引擎中找到了需要的文本文檔則中止檢索，否則轉(zhuǎn)向步驟（2)，直到找 到用戶需要的大數(shù)據(jù)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于粒子群算法的大數(shù)據(jù)智能搜索算法，其特征在于： 根據(jù)用戶的搜索條件從引擎數(shù)據(jù)庫中得到和用戶輸入關(guān)鍵詞相關(guān)的大數(shù)據(jù)作為初始 化種群，每一個大數(shù)據(jù)是一個粒子Pi，粒子群的第i粒子是由三個向量組成，分別為：目前 位置：Xi,歷史最優(yōu)位置：Pi，速度：Vi，這里i = 1，2,…，n ;在算法每一次迭代中，目前位 置Xi作為問題解被評價，另外，整個粒子群中迄今為止搜索到的最好位置記為：Pg，對于每 一個粒子，根據(jù)如下等式變化： Vi = Vi+cl rand() (Pi-Xi)+c2 rand() (Pg-Xi) (I) Xi = Xi+Vi (2) 其中加速常數(shù)cl和c2是兩個非負值，這兩個常數(shù)使粒子具有自我總結(jié)和向群體中 優(yōu)秀個體學(xué)習(xí)的能力，從而向自己的歷史最優(yōu)點以及群體內(nèi)或領(lǐng)域內(nèi)的全局最優(yōu)點靠近， rand()是在范圍[0,1]內(nèi)取值的隨機函數(shù)。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于粒子群算法的大數(shù)據(jù)智能搜索算法，包括以下步驟：將用戶的搜索條件鍵入引擎數(shù)據(jù)庫；從引擎數(shù)據(jù)庫中得到和搜索條件相關(guān)的大數(shù)據(jù)并作為初始化種群；將初始化種群反饋給用戶；用戶根據(jù)自己的搜索條件，評選出符合度最高的大數(shù)據(jù)；引擎將目標函數(shù)值評價高的大數(shù)據(jù)作為優(yōu)選類，然后根據(jù)迭代步驟進行計算，計算出與用戶選擇相近的大數(shù)據(jù)返回給用戶；如果用戶在引擎中找到了需要的大數(shù)據(jù)則中止檢索；否則轉(zhuǎn)向步驟(2)。本發(fā)明通過粒子群算法優(yōu)化的搜索引擎可以使用戶參與到搜索過程中，使搜索結(jié)果最接近用戶需求，這樣可以保證搜索結(jié)果的正確率以及滿意度。
【IPC分類】G06F17/30
【公開號】CN104951501
【申請?zhí)枴緾N201510204990
【發(fā)明人】胡存剛, 程瑩
【申請人】安徽大學(xué)
【公開日】2015年9月30日
【申請日】2015年4月27日