一种热度敏感的非结构化数据检索排名优化算法
专利汇可以提供一种热度敏感的非结构化数据检索排名优化算法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供一种热度敏感的非结构化数据检索排名优化 算法 。所述检索排名 优化算法 设置有：非结构化数据object，至少包括多个数据属性或属性类；服务消费者任务模型missiondata[]，至少包括多个任务属性；热度分值计算模 块 compare()，通过非结构化数据属性和服务消费者任务属性的匹配度来计算检索结果的热度分值。该检索排名优化算法通过非结构化数据属性和服务消费者任务属性的匹配度来计算检索结果的热度分值并基于热度分值对检索结果进行排序，从而实现了关键字检索结果的优化，使检索结果更加符合用户偏好。，下面是一种热度敏感的非结构化数据检索排名优化算法专利的具体信息内容。
1.一种热度敏感的非结构化数据检索排名优化算法，其特征在于，所述检索排名优化算法设置有：
非结构化数据object，至少包括多个数据属性或属性类；
服务消费者任务模型missiondata[]，至少包括多个任务属性；
热度分值计算模块compare()，通过非结构化数据属性和服务消费者任务属性的匹配度来计算检索结果的热度分值，所述热度分值计算模块包括语义比对模块meaningCompare()，所述非结构化数据的属性设置有权重weight。
2.根据权利要求1所述的一种热度敏感的非结构化数据检索排名优化算法，其特征在于，
所述非结构化数据优选为采用非结构化数据星系模型，单个所述非结构化数据星系模型对象至少覆盖数据对象基本类、内容类、特征类、行为类、环境类5个属性类,结构如下：
public object{
private class basicproperty;
private class contentproperty;
private class featureproperty;
private class behaviorproperty;
private class environmentproperty;
}。
3.根据权利要求1所述的一种热度敏感的非结构化数据检索排名优化算法，其特征在于，
所述服务消费者任务数据格式如下：
missiondata[]{
parameter string name;
parameter int age;
parameter string experience;
parameter string workspace;
……
}。
4.根据权利要求1所述的一种热度敏感的非结构化数据检索排名优化算法，其特征在于，所述热度分值计算模块逐个将非结构化数据的属性与服务消费者任务的属性进行语义比对，得到语义匹配分值，然后将语义匹配分值乘以非结构化数据的属性权重，得到单个属性的热度分值，然后累加所有属性的热度分值，得到单个非结构化数据的热度分值。
5.根据权利要求1所述的一种热度敏感的非结构化数据检索排名优化算法，其特征在于，所述热度分值计算模块，结构如下：
Int Function compare(object obj1, missiondata[] data1){
Int score = 0;
For(int i = 0;i
For(int j = 0;j
Score += Score1;
}
Score += score* obj1[i][weight]；
}
Return Score;
}。
6.根据权利要求1所述的一种热度敏感的非结构化数据检索排名优化算法，其特征在于，
所述检索排名优化算法通过非结构化数据属性和服务消费者任务属性的匹配度来计算检索结果的热度分值并基于热度分值对检索结果进行排序。
一种热度敏感的非结构化数据检索排名优化算法
技术领域
背景技术
发明内容
非结构化数据object，至少包括多个数据属性或属性类；
服务消费者任务模型missiondata[]，至少包括多个任务属性；
热度分值计算模块compare()，通过非结构化数据属性和服务消费者任务属性的匹配度来计算检索结果的热度分值。
private class basicproperty;
private class contentproperty;
private class featureproperty;
private class behaviorproperty;
private class environmentproperty;
}。
parameter string name;
parameter int age;
parameter string experience;
parameter string workspace;
……
}。
Int score = 0;
For(int i = 0;i
For(int j = 0;j
Score += Score1;
}
Score += score* obj1[i][weight]；
}
Return Score;
}。
2、该检索排名优化算法的正确率召回率优于排名算法，因此能够有效地提高大数据服务检索结果准确度，实现了通过提高用户体验来提高大数据服务能力。
具体实施方式
private class basicproperty;
private class contentproperty;
private class featureproperty;
private class behaviorproperty;
private class environmentproperty;
}。
parameter string name;
parameter int age;
parameter string experience;
parameter string workspace;
……
}。
……
Return hotvalue;
}。
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