基于特征关联分析的档案信息关联模型

电子设计工程

Electronic Design Engineering

第27卷Vol.27第1期No.12019年1月Jan.2019

收稿日期：2018-06-18

稿件编号：201806098

基金项目：科技部国际合作交流重大专项资助（2015dfr50520）

作者简介：郭雪薇（1992—），女，湖南株洲人，硕士研究生。研究方向：计算机应用开发，数据关联分析。

随着多媒体技术发展，档案信息数据类型日趋多样化，多源异构的多媒体化档案正逐渐取代传统的纸质档案。数字化档案不仅包括了传统的纸质类型档案（电报、案卷、条约等），也新增了多媒体电子档案（电子公文、会议视频、电话录音等）。种类繁多的数字化档案是信息化时代的产物也是我们宝贵的财富，如何有效地利用数字档案信息资源是数字化档案建设的重点研究方向之一。

数字化档案带来了丰富的信息资源，同时也对档案信息的检索提出了挑战。传统的档案文件是按类型分类并依照著录规则进行著录，经人工整理按档号顺序有序存储的。相对应的档案检索方式是按照档案类型，访问不同的数据库并按照档号、标题、时间等关键字进行匹配检索，这要求用户具备一定的专业知识，才能从大量的档案中检索到其需要的档案信息。

如今数字化档案从种类和数量上都远远超过了传统的纸质类型档案，要在海量异构的档案数据中进行检索，需要用户提供更加精准的档案类型和档案关键字，这对用户来说是非常困难的，并且精准匹配的检索方式忽视了档案信息之间的关联关系，无法一次性全面地检索出用户需要的档案信息，更无法发掘档案数据之间隐含的关系。

档案信息数据关联分析是为了解决数字档案资源异构和分散的问题，通过对数字化档案的关联构

基于特征关联分析的档案信息关联模型

郭雪薇，董晶

（华北计算技术研究所系统八部，北京100083）

摘要：针对现阶段档案检索查全率较低的现状，本文提出基于特征关联分析的档案信息关联模型。该模型根据档案特征特点将档案特征信息划分成多个视图，分别提取不同视图中档案信息的特征数据，并基于特征数据构建特征关联图，再将多视图下的档案特征关联图进行数据融合形成统一的档案信息关联模型。最后通过实验证明基于特征关联分析的档案信息关联模型能有效地将档案信息检索的查全率提高至82%，有助于档案系统智能检索的发展。关键词：关联模型；档案分析；特征关联；数据融合中图分类号：TN-9

文献标识码：A

文章编号：1674-6236（2019）01-0047-06

Archive information association model based on feature association analysis

GUO Xue?wei ，DONG Jing

（Dept.8of System ，North China Institute of Computing Technology ，Beijing 100083，China ）Abstract:For the current situation where the archive retrieval rate is relatively low ，this paper proposes a file information association model based on feature association analysis.The model divides the file feature information into multiple views according to the characteristics of the file features ，extracts the feature data of the file information in different views ，builds a feature association graph based on the feature data ，and then combines the file feature association graphs in multiple views for data fusion.A unified file information association model.Finally ，it is proved through experiments that the archival information association model based on feature association analysis can effectively improve the recall rate of archive information retrieval to 82%，which contributes to the development of intelligent retrieval of archive systems.

Key words:association model ；file analysis ；feature correlation ；data fusion -

-47万方数据