網絡數據庫特定數據檢索算法研究

　　在挖掘海量數據信息的過程中，傳統的數據檢索方法不再適應海量題庫中數據快速增加的趨勢，數據信息獲取和處理效率較為低下。對網絡數據庫特定數據信息進行檢索能提升數據訪問和查詢能力，提升數據信息利用率。為此，文章在闡述網絡數據庫特定數據檢索原理的基礎上，打造網絡數據庫特定數據檢索體系結構，進行網絡數據庫特定數據檢索模塊的設計和仿真實驗，旨在有效提升數據庫特定數據的檢索效率。

　　《中國信息化》[1] 雜志由新聞出版總署正式批準、中華人民共和國工業和信息化部主管主辦的一本國家批準創刊的唯一一份以關注工業化與信息化融合，推進信息化進程為使命的國家級信息化媒體國公開刊物。

　　在云計算技術的快速發展下，不同類型服務器數據信息得到了快速發展，社會主義市場數據處理需要先進的大規模云計算數據存儲和檢索技術，通過這些檢索技術和算法的應用提升數據信息的使用效率。在信息數量的快速增長下，面向多用戶的網絡拓撲結構也發生了相應的變化。在這樣的情況下怎樣找到一個高速、有用的算法提升數據信息檢索效率成為相關人員需要思考和解決的問題。網絡數據庫特定數據檢索算法在考慮用戶需求的情況下，能夠應用相應的技術形式和科學算法來提升網絡數據庫服務檢索效率。為此，文章結合實際就網絡數據庫特定數據檢索算法應用問題展開探究。

　　1 網絡數據庫特定數據檢索原理

　　在檢索網絡數據庫特定數據內容的時候需要對數據庫中的全部數據進行聚類分析處理，在對這些數據信息處理分析的過程中發現具有應用價值的特定數據信息，之后應用一個統一的劃分標準來對這些數據信息初始地表述為一個簇的平均值和中心。對于其中多余的數據信息，結合這些數據信息和簇中心的距離，將他們歸類到相鄰的簇中，在簇歸類的基礎上重新計算每個簇的平均值，反復迭代操作獲取一個穩定的特定數據信息準則函數，完善網絡數據庫特定數據信息的檢索操作。在對網絡特定數據信息進行檢索操作的時候，如果A代表從不同類型數據集合中發現一個有價值的數據信，n則是代表劃分準則，B1、B2......Bm代表數據庫中不同類型數據信息的聚類集合，公式如(1)所示。

　　H=[Axn(B1，B2，....Bm)xpB] (1)

　　(m是多類數據信息的集合，p是最初數據信息的初始地，B是所有數據庫類型信息)

　　2 網絡數據庫特定數據檢索體系結構和關鍵模塊設計

　　2.1 體系結構

　　結合人們的使用需求，應用分布式架構技術打造擁有大規模、大數量的數據信息的特定數據搜索系統，系統具體構造如圖1所示。結合圖一的構造發現，在特定數據搜索系統中主要包含用戶界面、信息攔截器、數據庫連接模塊、數據抽取模塊、數據索引塑造檢索和索引數據模塊等。用戶界面可以借助科學的技術形式來向用戶展現他們所需要的數據信息檢索結果。在得到數據信息檢索結果之后可以應用JDBC訪問數據庫來進行數據庫數據讀寫數據信息的錄入和用戶操作管理。在具體操作中獲取相應的文本信息之后，需要應用這些信息打造索引數據模塊。在索引數據模塊的作用下將應用程序和分布式存儲服務系統連接在一起。

　　2.2 模塊設計

　　2.2.1 從海量題庫中的特定數據搜索系統中獲取大量文本信息

　　定時器在使用的時候能夠從數據庫模塊中抽取相應的文本信息，在應用數據抽取模塊的時候能夠應用定時器來完成相應文本信息的采集、整理，并將抽取出的海量題庫文本信息結果當作索引塑造模塊的輸入信息，按照功能分區塑造索引。

　　2.2.2 通過設計塑造模塊打造海量題庫為本索引

　　索引控制器在應用的過程中控制運行索引模塊，應用分布式連接器來采集相應信息，之后塑造海量題庫文本索引，將文本索引保存到相應的索引庫中。在塑造一次索引之后需要返回到之前的狀態碼，同時將沒有塑造的文本索引分區保存到索引狀態表中。

　　3 基于模糊約束的網絡數據庫特定數據檢索模型的塑造

　　3.1網絡數據庫特定數據矩陣模糊化處理

　　在網絡數據庫特定數據信息優化檢索操作中需要引入模糊理論來對整個網絡數據庫散度度量樣本之間的相似數據進行模擬化操作，通過這種模擬化操作來使得樣本類內散度最小化發展，具體描述如下所示：

　　在網絡數據庫特定數據檢索優化過程中，將由w代表網絡數據投影空間法向量，yk=wTxk代表的是特定數據樣本xk的投影，網絡數據庫特定數據投影空間的聚類中心表示如(2)所示。

　　[mi-=1Nk=1Niyk·wTmiw] (2)

　　(WTmi代表的是特定數據樣本的總體誤差，Ni代表的是在特定樣本數據信息基礎上建立的聚類中心，n=1，k=1，代表的是樣本xk可能的最近鄰聚類)

　　在網絡數據庫特定數據優化檢索操作中可以通過引入模糊理論來對網絡數據庫的特定數據散度度量樣本之間的相似性進行模糊化處理。在網絡數據庫特定數據信息優化檢索操作過程中可以利用公式組成定義網絡數據庫特定數據散度度量目標函數。在多個公式的作用下能夠將特定數據樣本類內的散度最小化和類間散度最大化問題轉變為最大化目標函數，之后經過求解得到數據庫中特定數據最優化投影方向，具體如(3)所示。

　　[ω?=i=1cμik×SBω-η×JE(ω)] (3)

　　([η]代表是是網絡數據庫中任何一點數據的正實數，作用是能夠有效衡量最大化類間散度和最小化類內散度不同目標，在選擇數值之后，需要在特定數據矢量上的投影實現特殊數據類內散度的最小化，類之間散度的最大化處理。)

　　3.2 網絡數據庫特定數據減縮模型的構建

　　在對網絡數據庫特定數據優化檢索操作中，通過公式的應用能夠得到網絡數據庫中特定數據信息的最優投影方向，在應用模糊約束算法的情況下能夠借助網絡數據庫中的特定數據模糊集間的貼近度，能夠有效描述特定義數據空間的一致度，有效把握網絡數據庫原始性特定數據信息的動態化特點，并通過計算實現對特定動態數據的約束操作。

　　4 基于模糊約束的網絡數據庫特定數據檢索模型仿真分析

　　在基于模糊約束的網絡數據庫特定數據檢索模型打造之后，為了能夠進一步驗證基于模糊約束的網絡數據庫特定數據檢索方法性能，需要對基于模糊約束的網絡數據庫特定數據檢索模型進行仿真驗證分析。在基于模糊約束的網絡數據庫特定數據檢索模型仿真驗證的時候會使用到兩個數據集，分別是稀疏數據集以及稀疏數據集對應的密集數據集。通過這兩個數據集能夠獲取相應的資料信息，通過應用這兩個數據信息能夠評估出不同算法表數據庫特定數據檢索性能的基本測試。實驗一：應用專業的數據庫分析數據，其中一個稀疏的數集是在較小支持因素下應用不一樣的算法來檢索出具備一個形式的特定數據信息。在這個數據庫中包含上千萬個數列，這些數列中的數據信息可以采用傳統算法和改進算法來對數據信息集處理。不同算法稀疏數據集檢索時間對比情況如圖2所示。根據圖2發現，應用改進算法進行稀疏數集進行檢索的效率要比一般算法的檢索效率高，且能夠在較短的時間內檢索得到支持度較低的數據序列，最終證明改進算法來檢索網絡數據庫最終獲得的數據時間效率較高。實驗二：驗證改進算法進行網絡數據庫特定數據檢索操作有效性，在具體實驗操作中應用生物數據集的算法對整個數據集進行檢索操作。實驗3：應用傳統算法和改進算法來檢索整個網絡數據庫的特定數據信息，在多次實驗檢驗操作處理之后，將基于網絡數據模塊得到的數據信息精準度、誤差率、穩定性等進行綜合比對分析，之后對這些分析結果比對分析，提取相應數據信息，從而驗證網絡數據庫特定數據的有效性。最終證明，應用改進算法獲取的網絡數據庫有效性要比一般傳統算法獲取的數據信息有效性高。

　　應用改進算法提取的網絡數據庫特定數據特點有效性要比一般傳統算法獲取數據信息的有效性高。出現這種現象的原因是改進之后算法利用特定數據模糊數集貼近特定數據信息的描述需要，提升了特定數據細信息獲取和分析準確性。改進算法提取數據特征有效性和傳統算法提取數據特征有效性分析如表1所示。

　　5 結束語

　　綜上所述，文章提出了一種基于模糊約束的網絡數據庫特定數據檢索操作方法，并對這種模糊處理實驗方法進行仿真證明，經過證明發現這種方法能夠有效提升數據庫特定數據的檢索效率和檢索精確度，從而更好地發揮出網絡數據庫的作用。

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