本發(fā)明涉及檔案管理業(yè)務(wù)，具體為一種基于主題關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的檔案關(guān)聯(lián)方法。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)今信息時代，檔案管理對于知識管理和信息檢索至關(guān)重要。傳統(tǒng)的檔案管理系統(tǒng)主要依賴于手工分類和關(guān)鍵詞搜索，這在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時顯得效率低下，且往往無法準(zhǔn)確捕捉檔案內(nèi)容的深層次關(guān)聯(lián)。隨著人工智能和自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了利用這些技術(shù)進(jìn)行檔案管理的需求和可能性。尤其是在諸如政府機(jī)構(gòu)、研究機(jī)構(gòu)和大型企業(yè)中，對于一種能夠智能識別、分析并實現(xiàn)檔案自動關(guān)聯(lián)的高效方法的需求日益迫切。

2、隨著數(shù)據(jù)量的激增，傳統(tǒng)方法在處理復(fù)雜的檔案關(guān)聯(lián)時面臨諸多挑戰(zhàn)，如信息孤島、檢索效率低下等問題。因此，開發(fā)一種各檔案之間的關(guān)聯(lián)方法，能夠?qū)崿F(xiàn)更加高效、準(zhǔn)確的檔案管理和信息檢索，對于提升檔案工作效率和質(zhì)量具有重要意義。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供的發(fā)明目的在于提供一種基于主題關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的檔案關(guān)聯(lián)方法。通過綜合應(yīng)用自然語言處理、主題模型、圖論分析等先進(jìn)技術(shù)，實現(xiàn)了一種全新的、高效的檔案管理和檢索方式，這不僅顯著提升了檔案管理的效率和準(zhǔn)確性，也為檔案利用和信息挖掘提供了更為豐富和深入的可能性。

2、為了實現(xiàn)上述信息孤島、檢索效率低下的問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于主題關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的檔案關(guān)聯(lián)方法，包括以下步驟：

3、步驟一、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理：收集需要分析的檔案數(shù)據(jù)，通過自然語言處理技術(shù)對所述檔案數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后深入分析，得到處理后檔案。

4、步驟二、構(gòu)建模型：應(yīng)用lda算法對所述處理后檔案集合中的潛在主題進(jìn)行建模，構(gòu)建分層lda模型。

5、步驟三、檔案關(guān)聯(lián)：基于所述分層lda模型輸出的主題分布，計算處理后檔案之間的相似度，從而實現(xiàn)處理后檔案的自動關(guān)聯(lián)。

6、步驟四、構(gòu)建檔案關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)：利用圖論原理，將所述處理后檔案的數(shù)據(jù)存儲到neo4j中，通過neo4j構(gòu)建處理后檔案的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。

7、步驟五、檢索應(yīng)用：用戶通過檢索界面根據(jù)關(guān)鍵詞查詢特定檔案，同時系統(tǒng)會智能推薦與查詢的檔案相關(guān)聯(lián)的其他檔案。

8、進(jìn)一步的，在步驟一中，所述收集的檔案數(shù)據(jù)包括檔案元數(shù)據(jù)和原文文本文件。

9、進(jìn)一步的，在步驟一中，所述檔案數(shù)據(jù)預(yù)處理包括以下步驟：

10、s101、文本清洗：去除所述原文文本文件中的非文本元素；

11、s102、分詞處理：將所述原文文本文件內(nèi)容進(jìn)行分解；

12、s103、停用詞去除：刪除所述原文文本文件中的常見但無實際分析價值的詞匯；

13、s104、詞干提?。簩卧~還原為詞根形式，以減少詞形變化對分析的影響；

14、s105、構(gòu)建專業(yè)詞典：建立特定領(lǐng)域的專業(yè)詞典。

15、進(jìn)一步的，在步驟s102中，所述原文文本文件內(nèi)容分解為單詞和短語的集合，對于中文內(nèi)容進(jìn)行中文分詞。

16、進(jìn)一步的，在步驟二中，所述分層lda模型分別對常規(guī)詞匯和專業(yè)術(shù)語進(jìn)行對應(yīng)處理，整合專業(yè)術(shù)語提供的領(lǐng)域知識，揭示不同處理后檔案之間基于主題的深層次聯(lián)系，超越簡單的關(guān)鍵詞匹配，實現(xiàn)更為精準(zhǔn)和全面的關(guān)聯(lián)。

17、進(jìn)一步的，在步驟二中，所述分層lda模型的訓(xùn)練操作步驟如下：

18、s201、參數(shù)設(shè)置：確定所述分層lda模型的關(guān)鍵參數(shù)；

19、s202、模型訓(xùn)練：使用所述處理后檔案訓(xùn)練分層lda模型；

20、s203、模型評估和迭代：評估所述分層lda模型的性能，確保模型能夠準(zhǔn)確捕捉到文本中的主題，并根據(jù)評估結(jié)果，進(jìn)行反復(fù)對應(yīng)調(diào)整，以達(dá)到最佳性能；

21、s204、主題識別：訓(xùn)練完成后，每個主題關(guān)聯(lián)一組代表主題內(nèi)容的詞匯，同時，每個所述處理后檔案被分配一個主題分布，顯示關(guān)聯(lián)程度。

22、進(jìn)一步的，在步驟三中，所述自動關(guān)聯(lián)具體方法如下：

23、s301、相似度計算：利用所述處理后檔案的分層lda模型產(chǎn)生的兩個主題分布，采用余弦相似度和杰卡德相似度度量方法，計算處理后檔案之間的相似度；

24、s302、檔案關(guān)聯(lián)：根據(jù)所述處理后檔案之間的相似度結(jié)果，將相似度高的處理后檔案彼此關(guān)聯(lián)。

25、進(jìn)一步的，在步驟s301中，所述處理后檔案之間的相似度結(jié)果為：sim＝α*sim1+β*sim2，sim表示檔案相似度結(jié)果，sim1表示基于常規(guī)lda模型的主題分布計算得到的相似度結(jié)果，sim2表示基于專業(yè)lda模型的主題分布計算得到的相似度結(jié)果，α和β為sim1和sim2的相似度占比。

26、進(jìn)一步的，在步驟四中，所述構(gòu)建關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的步驟如下：

27、s401、設(shè)計圖模型：設(shè)計圖形數(shù)據(jù)庫的模型；

28、s402、導(dǎo)入數(shù)據(jù)：將所述處理后檔案信息導(dǎo)入所述neo4j數(shù)據(jù)庫中，創(chuàng)建檔案節(jié)點(diǎn)；

29、s403、構(gòu)建關(guān)聯(lián)：基于所述分層lda模型分析得到的處理后檔案之間的相似度和主題關(guān)聯(lián)度，構(gòu)建檔案間的關(guān)系。

30、進(jìn)一步的，在步驟s401中，所述圖形數(shù)據(jù)庫中圖的節(jié)點(diǎn)代表處理后檔案，邊代表處理后檔案之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，每個所述節(jié)點(diǎn)的屬性均包括檔案id、標(biāo)題和日期，每個所述邊的屬性均為關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度。

31、本發(fā)明提供了一種基于主題關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的檔案關(guān)聯(lián)方法，具備以下有益效果：通過綜合應(yīng)用自然語言處理、主題模型、圖論分析等先進(jìn)技術(shù)，實現(xiàn)了一種全新的、高效的檔案管理和檢索方式，這不僅顯著提升了檔案管理的效率和準(zhǔn)確性，也為檔案利用和信息挖掘提供了更為豐富和深入的可能性。

技術(shù)特征：

1.一種基于主題關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的檔案關(guān)聯(lián)方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于主題關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的檔案關(guān)聯(lián)方法，其特征在于，在步驟s1中，所述收集的檔案數(shù)據(jù)包括檔案元數(shù)據(jù)和原文文本文件。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于主題關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的檔案關(guān)聯(lián)方法，其特征在于，在步驟s1中，所述檔案數(shù)據(jù)預(yù)處理包括以下步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于主題關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的檔案關(guān)聯(lián)方法，其特征在于，在步驟s102中，所述原文文本文件內(nèi)容分解為單詞和短語的集合，對于中文內(nèi)容進(jìn)行中文分詞。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于主題關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的檔案關(guān)聯(lián)方法，其特征在于，在步驟s2中，所述分層lda模型分別對常規(guī)詞匯和專業(yè)術(shù)語進(jìn)行對應(yīng)處理，整合專業(yè)術(shù)語提供的領(lǐng)域知識，揭示不同處理后檔案之間基于主題的深層次聯(lián)系，超越簡單的關(guān)鍵詞匹配，實現(xiàn)更為精準(zhǔn)和全面的關(guān)聯(lián)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于主題關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的檔案關(guān)聯(lián)方法，其特征在于，在步驟s2中，所述分層lda模型的訓(xùn)練操作步驟如下：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于主題關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的檔案關(guān)聯(lián)方法，其特征在于，在步驟s3中，所述自動關(guān)聯(lián)具體方法如下：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于主題關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的檔案關(guān)聯(lián)方法，其特征在于，在步驟s301中，所述處理后檔案之間的相似度結(jié)果為：sim＝α*sim1+β*sim2，sim表示檔案相似度結(jié)果，sim1表示基于常規(guī)lda模型的主題分布計算得到的相似度結(jié)果，sim2表示基于專業(yè)lda模型的主題分布計算得到的相似度結(jié)果，α和β為sim1和sim2的相似度占比。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于主題關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的檔案關(guān)聯(lián)方法，其特征在于，在步驟s4中，所述構(gòu)建關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的步驟如下：

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于主題關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的檔案關(guān)聯(lián)方法，其特征在于，在步驟s401中，所述圖形數(shù)據(jù)庫中圖的節(jié)點(diǎn)代表處理后檔案，邊代表處理后檔案之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，每個所述節(jié)點(diǎn)的屬性均包括檔案id、標(biāo)題和日期，每個所述邊的屬性均為關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種基于主題關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的檔案關(guān)聯(lián)方法，涉及檔案管理業(yè)務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理：收集需要分析的檔案數(shù)據(jù)，通過自然語言處理技術(shù)對所述檔案數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后深入分析，得到處理后檔案；S2、構(gòu)建模型：應(yīng)用LDA算法對所述處理后檔案集合中的潛在主題進(jìn)行建模，構(gòu)建分層LDA模型；S3、檔案關(guān)聯(lián)：基于所述分層LDA模型輸出的主題分布，計算處理后檔案之間的相似度。通過綜合應(yīng)用自然語言處理、主題模型、圖論分析等先進(jìn)技術(shù)，實現(xiàn)了一種全新的、高效的檔案管理和檢索方式，這不僅顯著提升了檔案管理的效率和準(zhǔn)確性，也為檔案利用和信息挖掘提供了更為豐富和深入的可能性。

技術(shù)研發(fā)人員：李加輝,李舒,張強(qiáng),李虹利,莫巍,李鑫,周耀鑫,鄭華仙,陳晨
受保護(hù)的技術(shù)使用者：商飛軟件有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2