[发明专利]一种基于鲸鱼优化算法的大数据智能搜索方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于鲸鱼优化算法的大数据智能搜索方法及系统，利用鲸鱼优化算法对大数据智能搜索问题优化求解，从而快速地获得最接近用户需求的搜索结果，进一步提高智能搜索引擎的正确率和效率；本发明能够在可接受的时间代价内找到大数据智能搜索问题高质量的可行解，根据用户的搜索条件，从引擎数据库中得到和用户输入关键词相关的大数据，由用户不断地对搜索结果打分，逐步得到满足用户个性化的需求的搜索效果。本发明利用鲸鱼优化算法进行大数据智能搜索，基于本体特征建立了一个具有智能化的搜索引擎，快速高效地找到最符合用户需要的搜索结果，解决了当前搜索引擎不能很好地为用户提供感兴趣信息的问题且搜索效率高。

主权项

1.一种基于鲸鱼优化算法的大数据智能搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：读入用户的搜索条件，根据用户的搜索条件从引擎数据库中得到和用户输入关键词匹配的大数据，每个大数据是一头鲸鱼，鲸群中的第i个鲸鱼当前位置Xi，初始化鲸群的位置：i＝1,2,...,N，n表示维度，N表示鲸群大小；步骤2：初始化鲸鱼优化算法所需的参数，包括鲸群大小N，对数螺旋形状常数b，当前迭代次数j，最大迭代次数M，整个鲸群全局最优位置为G；步骤3：计算鲸鱼优化算法中鲸群的初始位置的适应度函数值，将适应度函数值评价最高的大数据作为当前鲸群个体最佳空间位置步骤4：计算系数向量A和C；步骤5：产生一个取值范围为[0,1]的随机数p，并根据p的取值选择不同的更新鲸群空间位置的方式；步骤6：将更新后鲸群的位置向量解码成相应的大数据展现给用户，用户根据自己的搜索条件，为得到的大数据打分，作为适应度函数值；找到并保存当前群体中最佳鲸群个体X*；步骤7：通过比较更新前后鲸群的位置向量对应的适应度函数值，确定下一代鲸群的位置；步骤8：记录符合度最高的大数据对应的鲸群位置为全局最优解G以及其适应度函数值；步骤9：判断用户是否在引擎中找到了需要的文本文档；若否，则令j＝j+1并回转执行步骤4；若是，则输出最优鲸群个体适应度值及所处的位置X*对应的大数据。