摘要：由于進(jìn)行電子信息資源整合的過程中，沒有進(jìn)行資源轉(zhuǎn)換降維處理，導(dǎo)致資源整合效率低，為此提出基于模糊聚類的電子信息資源整合方法。通過模糊ORM技術(shù)抽取電子信息資源，采用等效轉(zhuǎn)換降維的方法對(duì)抽取的電子信息資源進(jìn)行轉(zhuǎn)換降維處理，根據(jù)處理結(jié)果，結(jié)合模糊聚類分析，構(gòu)建EAD電子信息資源整合模型，采用模糊聚類分析的方式，將所屬的信息資源依據(jù)特征或者屬性劃分為不同額定整合區(qū)域，計(jì)算整合隸屬度，布設(shè)信息資源的整合層級(jí)。最終的測(cè)試結(jié)果表明：與傳統(tǒng)的LAM信息資源整合測(cè)試組及傳統(tǒng)改進(jìn)ORM信息資源整合測(cè)試組相對(duì)比，所設(shè)計(jì)的模糊聚類信息資源整合測(cè)試組最終得出的響應(yīng)時(shí)間相對(duì)較短，電子信息資源整合效率較高，所提方法具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：模糊聚類；電子信息；信息匯總；資源整合；數(shù)據(jù)控制

電子信息資源是以數(shù)字化形式( 即二進(jìn)制代碼0,1)把文字、圖象、聲音、動(dòng)畫等多種形式的信息存儲(chǔ)在光、磁等非印刷型介質(zhì)上，并以光信號(hào)、電信號(hào)的形式傳輸，通過響應(yīng)的計(jì)算機(jī)和其他外部設(shè)備再現(xiàn)出來的信息資源。電子信息資源整合主要是針對(duì)于龐大的數(shù)據(jù)信息群，構(gòu)建的一種特殊的數(shù)據(jù)匯總方法^[1]。近年來，隨著計(jì)算機(jī)以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的成熟普及，數(shù)據(jù)資源急劇增長(zhǎng)，逐漸成為資源處理的主流。通常情況下，數(shù)字資源自身具有復(fù)雜性、異構(gòu)性、海量性以及多元性等特征，這在一定程度上也增加了信息資源整合的速度以及效率，增加元數(shù)據(jù)的可靠性，給未來信息發(fā)展奠定更為堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)^[2]。

模糊聚類，實(shí)際上指的是一種按模糊界限以及基本要求對(duì)事物進(jìn)行分類的數(shù)學(xué)方法^[3]。本質(zhì)上是客觀的劃分，并采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方式，獲取最終處理結(jié)果。模糊聚類為信息整合處理提供了極大的便利條件，進(jìn)一步確保數(shù)據(jù)計(jì)算的精準(zhǔn)度，同時(shí)，關(guān)聯(lián)系統(tǒng)聚類法和逐步聚類法等方法，形成一個(gè)可無限延伸與擴(kuò)展的資源整合體系，優(yōu)化需要整合的信息資源，避免出現(xiàn)信息孤島這一類問題，推動(dòng)信息整合相關(guān)企業(yè)邁入一個(gè)新的發(fā)展階段。因此，本文提出一種基于模糊聚類的電子信息資源整合方法。考慮到最終測(cè)試結(jié)果的精準(zhǔn)性與可靠性，本文會(huì)在較為真實(shí)的背景下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，并驗(yàn)證本文方法能夠安全、高效的進(jìn)行信息資源整合。

1 模糊聚類下電子信息資源整合方法

1.1 基于模糊ORM技術(shù)的電子信息資源抽取

在對(duì)模糊聚類下電子信息資源整合方法設(shè)計(jì)之前，需要先采用模糊ORM 技術(shù)對(duì)電子信息資源抽取。通常情況下，針對(duì)于不同的整合范圍，所導(dǎo)出的資源以及定向整合目標(biāo)也是不同的，這也使得內(nèi)部執(zhí)行程序存在差異^[4-6]?？梢圆捎秒p向處理模式，在平臺(tái)中構(gòu)建多層級(jí)的模糊ORM 資源整合程序，與數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)聯(lián)的同時(shí)，獲取數(shù)據(jù)集，在聚類中心，對(duì)信息劃歸分類，計(jì)算出聚類質(zhì)心數(shù)，具體如式(1)所示。

   (1)

式（1）中： B 表示聚類質(zhì)心數(shù)； p 表示聚類范圍； Z 表示質(zhì)心集合；f 表示映射系數(shù)。通過上述計(jì)算，最終可以得出實(shí)際的聚類質(zhì)心數(shù)^[7]。根據(jù)得出的聚類質(zhì)心數(shù)，核定不同層級(jí)數(shù)值資源的占比，以此為基礎(chǔ)，在特定的電子信息資源庫(kù)中，利用雙向信息集成法來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的單一信息集成方式，結(jié)合模糊ORM 技術(shù)，電子信息資源抽取，具體如式（2）所示。

   (2)

式（2）中：H表示數(shù)據(jù)定向抽取結(jié)果；a 表示疊合距離；d 表示集成次數(shù)； s 表示允許出現(xiàn)的極限差值。此時(shí)，完成對(duì)信息的抽取，隨后，在標(biāo)定的資源整合范圍之內(nèi)，依據(jù)實(shí)際的處理標(biāo)準(zhǔn)，更改調(diào)整ORM 模糊引導(dǎo)指令，在確保數(shù)據(jù)唯一性、準(zhǔn)確性、及時(shí)性、完整性的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)整合目標(biāo)的更改調(diào)整，為后續(xù)的匯總處理奠定基礎(chǔ)^[8]。

1.2 電子信息資源轉(zhuǎn)換降維處理

在通過模糊ORM 技術(shù)對(duì)信息資源進(jìn)行抽取后，對(duì)電子信息資源進(jìn)行轉(zhuǎn)換降維處理。所謂轉(zhuǎn)換降維處理，主要指的是在對(duì)信息資源抽取的過程中，信息資源通常處于集合的狀態(tài)，資源維數(shù)也存在較大的差異，而維數(shù)的存在并不利于數(shù)據(jù)的整合、匯總，嚴(yán)重的甚至?xí)斐蓴?shù)據(jù)誤差等，因此，需將高維信息資源轉(zhuǎn)換為低維信息資源?？梢圆捎玫刃мD(zhuǎn)換降維的方法，按照統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)或者降維格式進(jìn)行周期性轉(zhuǎn)換，計(jì)算出轉(zhuǎn)換降維比率，具體如式（3）所示。

   (3)

式（3）中：A 表示轉(zhuǎn)換降維比率；n 表示中心整合距離；c表示聚類差值。通過上述計(jì)算，最終可以得出實(shí)際的轉(zhuǎn)換降維比率。根據(jù)信息資源的屬性與特征，結(jié)合轉(zhuǎn)換降維比率，實(shí)現(xiàn)定向轉(zhuǎn)換。

接下來，在實(shí)現(xiàn)標(biāo)定信息資源的轉(zhuǎn)換降維后，結(jié)合定向集成信息資源整合現(xiàn)狀，計(jì)算出信息資源處理的單元速度，具體如式（4）所示。

   (4)

式（4）中： U 表示信息資源處理單元速度； x 表示縱向整合距離； q 表示傳輸路徑； t 表示動(dòng)態(tài)平均值。通過上述計(jì)算，最終可以得出實(shí)際的信息資源處理單元速度。在中心元數(shù)據(jù)庫(kù)中，依據(jù)降維映射規(guī)則將統(tǒng)一元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)分化為幾個(gè)轉(zhuǎn)換降維層級(jí)。不同降維層級(jí)的轉(zhuǎn)換格式也是不同的，可以根據(jù)所設(shè)定的整合目標(biāo)，作出更改調(diào)整，舉例來說：可以賦予定義XML、RDF 等輸出格式，一定程度上擴(kuò)大整體的信息整合降維范圍，以此來適應(yīng)用戶的不同需求。

1.3 EAD模糊聚類整合模型構(gòu)建

在完成電子信息資源轉(zhuǎn)換降維處理后，構(gòu)建EAD模糊聚類整合模型。將上述轉(zhuǎn)換降維處理后的電子信息資源輸入到模型之中，將模型調(diào)整為可共享的形式化概念模型，關(guān)聯(lián)局域網(wǎng)以及聚類數(shù)據(jù)中心，調(diào)整數(shù)據(jù)組織形式為單向。將不同元數(shù)據(jù)指令應(yīng)用到本體集成框架中，設(shè)定具體的集成速度和資源整合映射比，具體如表1所示。

表1 集成速度、資源整合映射比測(cè)定表

根據(jù)表1，可以完成對(duì)集成速度、資源整合映射比的測(cè)定。隨后，遵循標(biāo)定的整合目標(biāo)，結(jié)合模糊聚類分析，構(gòu)建EAD 信息資源整合結(jié)構(gòu)，具體如圖1所示。

圖1 EAD信息資源整合模型結(jié)構(gòu)圖示

根據(jù)圖1，可以完成對(duì)EAD 信息資源整合模型結(jié)構(gòu)的建立。此時(shí)以本體為中心的，調(diào)整定向映射標(biāo)準(zhǔn)，使用多層級(jí)的映射描述框架，綜合EAD 模型執(zhí)行基準(zhǔn)，完成對(duì)EAD 模糊聚類整合模型的構(gòu)建，細(xì)化信息資源的整合效果。

1.4 分布式自適應(yīng)處理實(shí)現(xiàn)信息資源整合

在完成對(duì)EAD 模糊聚類整合模型的構(gòu)建之后，接下來，需要采用分布式自適應(yīng)處理，實(shí)現(xiàn)信息資源整合。首先，采用模糊聚類分析的方式，將所屬的信息資源依據(jù)特征或者屬性劃分為不同額定整合區(qū)域，設(shè)定整合目標(biāo)為動(dòng)態(tài)，依據(jù)虛擬整合的范圍，對(duì)定向目標(biāo)作出更改和調(diào)整，計(jì)算出信息資源整合的隸屬度，具體如式（5）所示。

K=3.5T+(7y?1)   (5)

式（5）中： K表示隸屬度； T表示質(zhì)心聚類系數(shù)； y表示歐氏距離。通過上述計(jì)算，最終可以得出實(shí)際的隸屬度。與此同時(shí)，利用所得的隸屬度，布設(shè)自適應(yīng)模糊整合區(qū)域，細(xì)化引導(dǎo)的指令，采用EAD 模糊聚類整合模型測(cè)定出此時(shí)電子信息的自適應(yīng)程度，具體如式（6）所示。

F=5W?1.5+6G   (6)

式（6）中： F 表示自適應(yīng)程度； W表示定向資源分析速度； G 表示特征向量。通過上述計(jì)算，最終可以得出實(shí)際的自適應(yīng)程度，依據(jù)得出的自適應(yīng)程度，布設(shè)信息資源的整合層級(jí)，采用分布式的整合方式，對(duì)信息資源定向分類，結(jié)合模糊聚類法實(shí)現(xiàn)最終的整合分析。構(gòu)建對(duì)應(yīng)的信息資源整合環(huán)節(jié)，具體如圖2所示。

圖2 信息資源整合環(huán)節(jié)

2 方法測(cè)試

為了驗(yàn)證本文提出的基于模糊聚類的電子信息資源整合方法在實(shí)際應(yīng)用中的效果，選取A 數(shù)據(jù)庫(kù)作為測(cè)試的主要目標(biāo)，通過在Matlab 軟件進(jìn)行測(cè)試分析。分別設(shè)定傳統(tǒng)LAM 信息資源整合測(cè)試組、傳統(tǒng)改進(jìn)ORM信息資源整合測(cè)試組以及本文所設(shè)計(jì)的模糊聚類信息資源整合測(cè)試組。采用對(duì)比的方式，確保3 種方法在相同的環(huán)境之下同時(shí)測(cè)試，最終得出的結(jié)果以對(duì)比的方式展開分析，接下來，進(jìn)行測(cè)試環(huán)境的搭建。

2.1 測(cè)試準(zhǔn)備

在對(duì)模糊聚類下電子信息資源整合方法的實(shí)際應(yīng)用效果進(jìn)行分析與研究，需要先搭建相關(guān)的測(cè)試環(huán)境。根據(jù)測(cè)定的實(shí)際需求以及執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)，先對(duì)測(cè)試基礎(chǔ)指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行預(yù)設(shè)，具體如下表2所示。

表2 基礎(chǔ)指標(biāo)參數(shù)預(yù)設(shè)表

根據(jù)表2，可以完成對(duì)基礎(chǔ)指標(biāo)參數(shù)的預(yù)設(shè)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)主要針對(duì)RBI、AWS、UCI、KDD Cup、MovieLens相關(guān)數(shù)據(jù)。

表3 數(shù)據(jù)集

隨后，利用測(cè)定的設(shè)備，營(yíng)造相應(yīng)的信息整合環(huán)境。為進(jìn)一步確保信息資源整合的穩(wěn)定性，采用無線局域網(wǎng)的通信模式，結(jié)合模糊聚類框架，對(duì)數(shù)據(jù)資源的基礎(chǔ)整合情況作出分析，具體如圖3所示。

圖3 信息資源整合程度對(duì)比分析圖示

根據(jù)圖3，可以完成對(duì)信息資源整合程度的對(duì)比分析。調(diào)整信息資源的單元處理速度，調(diào)整整合處理標(biāo)準(zhǔn)，完成對(duì)測(cè)試環(huán)境的搭建。核定測(cè)試的設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)是否處于穩(wěn)定的運(yùn)行狀態(tài)，同時(shí)確保不存在影響最終測(cè)試結(jié)果的外部因素，核定無誤后，開始具體的測(cè)定分析。

2.2 測(cè)試過程及結(jié)果分析

在完成對(duì)上述測(cè)試環(huán)境的搭建之后，接下來，需要進(jìn)行具體的測(cè)試。首先，為了提升信息資源整合的速度，本文選擇使用指令引導(dǎo)的方式，關(guān)聯(lián)對(duì)應(yīng)的局域網(wǎng)和數(shù)據(jù)庫(kù)，在網(wǎng)絡(luò)中尋找所需要的信息資源，并采用特殊的格式，按照指令的歸納順序，分批次導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)應(yīng)位置中，結(jié)合數(shù)據(jù)的種類，劃定對(duì)應(yīng)的處理階層，獲取基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)值。計(jì)算信息資源的整合定向范圍，具體如式（7）所示。

   (7)

式7中： Y表示整合定向范圍； V表示單向引導(dǎo)距離。通過上述計(jì)算，最終可以得出實(shí)際的整合定向范圍。在標(biāo)定的范圍之內(nèi)，結(jié)合模糊聚類方式，將所屬的信息資源整合，劃歸至對(duì)應(yīng)的整合層級(jí)之中。在模糊聚類分析背景下，構(gòu)建批量信息資源的整合環(huán)節(jié)，具體如圖4所示。

圖4 信息資源模糊聚類整合環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)圖示

根據(jù)圖4，可以完成對(duì)信息資源模糊聚類整合環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)。與此同時(shí)，關(guān)聯(lián)無線局域網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建定向的信息整合程序，賦予每一個(gè)層級(jí)對(duì)應(yīng)的聚類指令，營(yíng)造穩(wěn)定的信息處理整合環(huán)境。隨后，將測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)與XML數(shù)據(jù)中心相關(guān)聯(lián)，可以更好地完成局部數(shù)據(jù)模式向全局?jǐn)?shù)據(jù)模式的定向轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)信息資源的適配處理之后，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的元數(shù)據(jù)定義，將所選擇的數(shù)據(jù)劃定為4 個(gè)小組，每一個(gè)小組的數(shù)據(jù)量均不同，利用模糊聚類分析法，對(duì)電子信息資源整合的響應(yīng)時(shí)間計(jì)算，具體如式（8）所示。

M=3b-0.2+   (8)

式8中:M 表示響應(yīng)時(shí)間; b 表示定向測(cè)定距離;g表示虛擬迭代次數(shù)。通過上述計(jì)算，最終可以得出實(shí)際的響應(yīng)時(shí)間。對(duì)得出的結(jié)果對(duì)比分析，如表3 所示。

表3 測(cè)試結(jié)果對(duì)比分析表

根據(jù)表3，可以完成對(duì)測(cè)試結(jié)果的對(duì)比分析：與傳統(tǒng)的LAM 信息資源整合測(cè)試組及傳統(tǒng)改進(jìn)ORM 信息資源整合測(cè)試組相對(duì)比，本文所設(shè)計(jì)的模糊聚類信息資源整合測(cè)試組最終得出的響應(yīng)時(shí)間相對(duì)較為迅速，表明在對(duì)電子信息資源整合的處理上，效率較高，誤差較小，整合環(huán)節(jié)得到了更好地處理，具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。

3 結(jié)束語

綜上所述，便是對(duì)基于模糊聚類的電子信息資源整合方法的分析和研究。對(duì)比于傳統(tǒng)的信息資源整合方法，本文在模糊聚類分析的輔助之下，構(gòu)建更為靈活、多變的信息整合模式，在復(fù)雜的背景環(huán)境之下，可以更為迅速、清晰地完成目標(biāo)任務(wù)的處理，最大程度降低信息整合誤差的發(fā)生概率，與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)聯(lián)，形成動(dòng)態(tài)的信息處理程序，通過指令引導(dǎo)，營(yíng)造一個(gè)穩(wěn)定、安全的處理環(huán)境，更加符合現(xiàn)代化發(fā)展的需求，促使信息資源整合配置更為高效，通信效率大幅提升，發(fā)展前景廣闊。

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（本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2023年7月期）