[发明专利]一种基于推荐权值的大数据检索方法

权利要求书

1.一种基于推荐权值的大数据检索方法，其特征在于，主要包括：

a.高概率匹配检索，依据核心信息词在高密度推荐权值信息库中进行信息检索，如果检索到目标数据则为用户提供数据，并对该检索数据的推荐权值作加1权处理；

b.次高概率匹配检索，在a中，如果没检索到目标数据，则在低密度推荐权值信息库中进行信息检索，如果检索到目标数据则为用户提供，并对该检索数据的推荐权值作加1权处理，当推荐权值高于某一阀值时，将该数据从低密度推荐权值信息库中移至高密度推荐权值信息库中；

c.原生态匹配检索，如果在a与b中没有检索到目标数据，则进行原生态大数据环境下的检索，并将检索结果反馈给用户的同时，构建次高密度推荐权值信息库，同时赋予推荐权值为1。

2.根据权利要求1所述的一种基于推荐权值的大数据检索方法，其特征在于，在步骤a中，所述高概率匹配检索的操作，具体包括：

a1.用户以关键词形式，向高密度推荐权值信息库提交核心信息检索请求；

a2.如果在高密度推荐权值信息库中检索到目标数据，在返给用户的同时，对检索数据的推荐权值进行加1处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于推荐权值的大数据检索方法，其特征在于，在步骤b中，所述次高概率匹配检索的操作，具体包括：

b1.当在高密度推荐权值信息库中没有检索到目标数据时，自动触发本操作，即本操作为步骤a操作中的检索无果情况的后续；

b2.在次高密度推荐权值信息库中检索到目标数据，如果获取检索结果，则在返给用户的同时，对检索数据的推荐权值进行加1处理。

4.根据权利要求1所述的一种基于推荐权值的大数据检索方法，其特征在于，在步骤c中，所述原生态匹配检索的操作，具体包括：

C1.当在次高密度推荐权值信息库中没有检索到目标数据时，自动触发本操作，即本操作为步骤b操作中的检索无果情况的后续；

c2.在原生态大数据环境下的检索目标数据，如果检索到了目标数据，则将检索结果反馈给用户的同时，构建次高密度推荐权值信息库，同时赋予推荐权值为1，如果没有检索到目标数据，是未检索到目标数据的提示信息反馈给用户。

5.根据权利要求1-4所述任一项所述的，一种基于关联聚合的数据取证推荐方法，其特征在于，所述基于推荐权值的大数据检索方法的操作，具有包括：

通过设定密度推荐权值作为高密度推荐权值信息库信息进入阀值，将高密度检索信息与低密度检索信息适应隔离，以空间换时间的理念，节省了数据检索时间，达到快速检索的目标。