【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及檔案管理業務，具體為一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法。
技術介紹
1、在當今信息時代，檔案管理對于知識管理和信息檢索至關重要。傳統的檔案管理系統主要依賴于手工分類和關鍵詞搜索，這在處理大規模數據時顯得效率低下，且往往無法準確捕捉檔案內容的深層次關聯。隨著人工智能和自然語言處理技術的發展，出現了利用這些技術進行檔案管理的需求和可能性。尤其是在諸如政府機構、研究機構和大型企業中，對于一種能夠智能識別、分析并實現檔案自動關聯的高效方法的需求日益迫切。
2、隨著數據量的激增，傳統方法在處理復雜的檔案關聯時面臨諸多挑戰，如信息孤島、檢索效率低下等問題。因此，開發一種各檔案之間的關聯方法，能夠實現更加高效、準確的檔案管理和信息檢索，對于提升檔案工作效率和質量具有重要意義。
技術實現思路
1、本專利技術提供的專利技術目的在于提供一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法。通過綜合應用自然語言處理、主題模型、圖論分析等先進技術，實現了一種全新的、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、為了實現上述信息孤島、檢索效率低下的問題，本專利技術提供如下技術方案：一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，包括以下步驟：
3、步驟一、數據準備與預處理：收集需要分析的檔案數據，通過自然語言處理技術對所述檔案數據進行預處理后深入分析，得到處理后檔案。
4、步驟二、構建模
5、步驟三、檔案關聯：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，從而實現處理后檔案的自動關聯。
6、步驟四、構建檔案關聯網絡：利用圖論原理，將所述處理后檔案的數據存儲到neo4j中，通過neo4j構建處理后檔案的關聯網絡。
7、步驟五、檢索應用：用戶通過檢索界面根據關鍵詞查詢特定檔案，同時系統會智能推薦與查詢的檔案相關聯的其他檔案。
8、進一步的，在步驟一中，所述收集的檔案數據包括檔案元數據和原文文本文件。
9、進一步的，在步驟一中，所述檔案數據預處理包括以下步驟：
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容進行分解；
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、詞干提取：將單詞還原為詞根形式，以減少詞形變化對分析的影響；
14、s105、構建專業詞典：建立特定領域的專業詞典。
15、進一步的，在步驟s102中，所述原文文本文件內容分解為單詞和短語的集合，對于中文內容進行中文分詞。
16、進一步的，在步驟二中，所述分層lda模型分別對常規詞匯和專業術語進行對應處理，整合專業術語提供的領域知識，揭示不同處理后檔案之間基于主題的深層次聯系，超越簡單的關鍵詞匹配，實現更為精準和全面的關聯。
17、進一步的，在步驟二中，所述分層lda模型的訓練操作步驟如下：
18、s201、參數設置：確定所述分層lda模型的關鍵參數；
19、s202、模型訓練：使用所述處理后檔案訓練分層lda模型；
20、s203、模型評估和迭代：評估所述分層lda模型的性能，確保模型能夠準確捕捉到文本中的主題，并根據評估結果，進行反復對應調整，以達到最佳性能；
21、s204、主題識別：訓練完成后，每個主題關聯一組代表主題內容的詞匯，同時，每個所述處理后檔案被分配一個主題分布，顯示關聯程度。
22、進一步的，在步驟三中，所述自動關聯具體方法如下：
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、檔案關聯：根據所述處理后檔案之間的相似度結果，將相似度高的處理后檔案彼此關聯。
25、進一步的，在步驟s301中，所述處理后檔案之間的相似度結果為：sim＝α*sim1+β*sim2，sim表示檔案相似度結果，sim1表示基于常規lda模型的主題分布計算得到的相似度結果，sim2表示基于專業lda模型的主題分布計算得到的相似度結果，α和β為sim1和sim2的相似度占比。
26、進一步的，在步驟四中，所述構建關聯網絡的步驟如下：
27、s401、設計圖模型：設計圖形數據庫的模型；
28、s402、導入數據：將所述處理后檔案信息導入所述neo4j數據庫中，創建檔案節點；
29、s403、構建關聯：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聯度，構建檔案間的關系。
30、進一步的，在步驟s401中，所述圖形數據庫中圖的節點代表處理后檔案，邊代表處理后檔案之間的關聯關系，每個所述節點的屬性均包括檔案id、標題和日期，每個所述邊的屬性均為關聯的強度。
31、本專利技術提供了一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，具備以下有益效果：通過綜合應用自然語言處理、主題模型、圖論分析等先進技術，實現了一種全新的、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。
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1.一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，其特征在于，在步驟S1中，所述收集的檔案數據包括檔案元數據和原文文本文件。
3.根據權利要求1所述的一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，其特征在于，在步驟S1中，所述檔案數據預處理包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，其特征在于，在步驟S102中，所述原文文本文件內容分解為單詞和短語的集合，對于中文內容進行中文分詞。
5.根據權利要求1所述的一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，其特征在于，在步驟S2中，所述分層LDA模型分別對常規詞匯和專業術語進行對應處理，整合專業術語提供的領域知識，揭示不同處理后檔案之間基于主題的深層次聯系，超越簡單的關鍵詞匹配，實現更為精準和全面的關聯。
6.根據權利要求1所述的一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，其特征在于，在步驟S2中，所述分層LDA模型的訓練操作步驟如下：
7.根據權利要求1所述
8.根據權利要求1所述的一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，其特征在于，在步驟S301中，所述處理后檔案之間的相似度結果為：sim＝α*sim1+β*sim2，sim表示檔案相似度結果，sim1表示基于常規LDA模型的主題分布計算得到的相似度結果，sim2表示基于專業LDA模型的主題分布計算得到的相似度結果，α和β為sim1和sim2的相似度占比。
9.根據權利要求1所述的一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，其特征在于，在步驟S4中，所述構建關聯網絡的步驟如下：
10.根據權利要求1所述的一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，其特征在于，在步驟S401中，所述圖形數據庫中圖的節點代表處理后檔案，邊代表處理后檔案之間的關聯關系，每個所述節點的屬性均包括檔案ID、標題和日期，每個所述邊的屬性均為關聯的強度。
...【技術特征摘要】
1.一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，其特征在于，在步驟s1中，所述收集的檔案數據包括檔案元數據和原文文本文件。
3.根據權利要求1所述的一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，其特征在于，在步驟s1中，所述檔案數據預處理包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，其特征在于，在步驟s102中，所述原文文本文件內容分解為單詞和短語的集合，對于中文內容進行中文分詞。
5.根據權利要求1所述的一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，其特征在于，在步驟s2中，所述分層lda模型分別對常規詞匯和專業術語進行對應處理，整合專業術語提供的領域知識，揭示不同處理后檔案之間基于主題的深層次聯系，超越簡單的關鍵詞匹配，實現更為精準和全面的關聯。
6.根據權利要求1所述的一種基于主題關聯關系分析的檔案關聯方法，其特征在于，在步驟s2中，所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李加輝，李舒，張強，李虹利，莫巍，李鑫，周耀鑫，鄭華仙，陳晨，
申請(專利權)人：商飛軟件有限公司，
類型：發明
國別省市：
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