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文檔簡介

本發明公開了一種基于人工智能的檔案系別能力，節省大量時間并減少錯誤發生的可能2所述智能檢索模塊利用自然語言處理與深度神經網絡，結合詞向量模型所述智能檢索模塊設置有詞向量模型，運用詞向量模型將檢索請求和索請求Q與檔案文檔D的語義相似度，F(T)表示檢索詞在文檔中的詞頻，Rey表示文檔的通過相關性得分計算公式對檢索結果進行倒序排序，優先展示相所述自適應分類模塊通過計算檔案的信息增益值來動態調整分類策略，3其中,Gain(A)表示屬性A的信息增益，D表示數據集，D,表示屬性A取值為v時的47.一種適用于權利要求1_6任一項基于人工智能的檔案系統的基于人工智能的檔案方步驟四、按照相關性計算公式score=axsim(Q,D)+BXF(T)+YXReyxe(-x(p_e-T_))5應分類模塊，所述信息共享優化模塊采用融合量子隨機數生成的高級加密標準改進算法，結果也可以為智能檢索模塊提供更準確的檢索范圍和6示檢索請求Q與檔案文檔D的語義相似度，F(T)表示檢索詞在文檔中的詞頻，Rey表示文7的檢索請求存在拼寫錯誤和語義模糊時，通過編輯距離算法計算與正確檢索詞的相似度，[0029]作為本發明的進一步方案：所述信息共享優化模塊支持基于屬性的訪問控制8[0038]2.本發明通過信息共享優化模塊采用融合量子隨機數生成的高級加密標準改進索模塊與信息共享優化模塊協同工作，使得檔案信息能夠在不同用戶和系統之間高效流[0039]3.本發明通過自適應分類模塊依據檔案屬性計算信息增9[0053]在實施例一的基礎上，如說明書附圖中圖1所示，智能檢索模塊設置有詞向量模示檢索請求Q與檔案文檔D的語義相似度，F(T)表示檢索詞在文檔中的詞頻，Rey表示文算其在當前分類下的信息熵H(x)=-EP(x)log2p(x)，其中p(x)表示某一屬性值出[0064]其中,Gain(A)表示屬性使得單個字節的變化能夠影響到整列的數據，最后進行輪密鑰加操作，將當前輪的輪密鑰與經過前面處理的數據進行按位異或運算，例如第一輪將處理后的數據“01100101異或，進一步增強加密的安全性，只有擁有正確密鑰的用戶能夠通過相應的解密算法還原索模塊與信息共享優化模塊協同工作，使得檔案信息能夠在不同用戶和系統之間高效流化技術對原始檔案數據進行清洗和規范化處理，對于數值型數據，采用Z_score標準化方[0074]進一步的，通過自適應分類模塊依據檔案屬性計算信息增益值動態調整分類策影響程度，按照相關性計算公式score=axsim(Q,D)+BXF(T)+YXReyxe(-x("_c-T.))為位于一個或多個計算機可讀介質中的計算機產品，該產品包

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