CN114003553B - 一种图档管理的智能计数展示方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种图档管理的智能计数展示方法及装置，其中，所述方法包括：获得第一存储电子图档库；进行需求功能特征分析，获得第一基础分类特征；对第一存储电子图档库中的所有电子图档进行分类，获得第一图档分类结果；进行聚合分析，获得第一聚合信息；将第一聚合信息输入图档模板化分析模型中进行模板化分析，生成第一模板化系数；根据第一模板化系数进行图档模板化分析，获得第一展示模板图档信息；构建图档展示单元和计数展示单元；根据可视化展示单元对第一展示模板图像信息进行图档和计数的可视化转换展示。解决了现有技术中存在电子图档管理方式不完善，图档展示形式单一，针对不同展示对象的个性化水平较差的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及图档管理技术领域，具体涉及一种图档管理的智能计数展示方法及装置。
背景技术
档案种类繁多，但总体上主要包括以下几种：科技档案、原始档案、工程总承包档案、文书档案、会计档案、基建档案、设备档案、照片档案、声像档案、实物档案、标准、规范。图档管理就是对以上所述电子文档进行归档存储。先进的图档管理系统已不再满足于数据存储，而更多关注于数据的再利用，从电子文档的归档、存储、管理、检索、抽取、借阅管理等，实现电子文档的全生命化管理。
但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
现有技术中存在电子图档管理方式不完善，图档展示形式单一，针对不同展示对象的个性化水平较差的技术问题。
发明内容
本申请实施例通过提供了一种图档管理的智能计数展示方法及装置，解决了现有技术中存在电子图档管理方式不完善，图档展示形式单一，针对不同展示对象的个性化水平较差的技术问题。达到了通过基础需求分析，进一步基于图档模板化理念，实现图档的高效分解，从而丰富图档展示方式，提高图档展示方式的个性化，提高图档利用率，提升图档管理能力的技术效果。
鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种图档管理的智能计数展示方法及装置。
第一方面，本申请实施例提供了一种图档管理的智能计数展示方法，其中，所述方法包括：获得第一存储电子图档库；通过对所述第一存储电子图档库中的电子图档进行需求功能特征分析，获得第一基础分类特征；基于KNN分类算法和所述第一基础分类特征对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行分类，获得第一图档分类结果；通过对所述第一图档分类结果中第一分类图档的所有图档进行聚合分析，获得第一聚合信息；将所述第一聚合信息作为输入信息输入图档模板化分析模型中进行模板化分析，根据所述图档模板化分析模型的输出结果生成第一模板化系数；根据所述第一模板化系数进行图档模板化分析，获得第一展示模板图档信息；根据所述第一展示模板图档信息，构建图档展示单元和计数展示单元；根据所述可视化展示单元对所述第一展示模板图像信息进行图档和计数的可视化转换展示。
另一方面，本申请实施例提供了一种图档管理的智能计数展示装置，其中，所述装置包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一存储电子图档库；第二获得单元，所述第二获得单元用于通过对所述第一存储电子图档库中的电子图档进行需求功能特征分析，获得第一基础分类特征；第三获得单元，所述第三获得单元用于基于KNN分类算法和所述第一基础分类特征对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行分类，获得第一图档分类结果；第四获得单元，所述第四获得单元用于通过对所述第一图档分类结果中第一分类图档的所有图档进行聚合分析，获得第一聚合信息；第一生成单元，所述第一生成单元用于将所述第一聚合信息作为输入信息输入图档模板化分析模型中进行模板化分析，根据所述图档模板化分析模型的输出结果生成第一模板化系数；第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述第一模板化系数进行图档模板化分析，获得第一展示模板图档信息；第一构建单元，所述第一构建单元用于根据所述第一展示模板图档信息，构建图档展示单元和计数展示单元；第一执行单元，所述第一执行单元用于根据所述可视化展示单元对所述第一展示模板图像信息进行图档和计数的可视化转换展示。
第三方面，本申请实施例提供了一种图档管理的智能计数展示装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
由于采用了获得第一存储电子图档库；通过对所述第一存储电子图档库中的电子图档进行需求功能特征分析，获得第一基础分类特征；基于KNN分类算法和所述第一基础分类特征对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行分类，获得第一图档分类结果；通过对所述第一图档分类结果中第一分类图档的所有图档进行聚合分析，获得第一聚合信息；将所述第一聚合信息作为输入信息输入图档模板化分析模型中进行模板化分析，根据所述图档模板化分析模型的输出结果生成第一模板化系数；根据所述第一模板化系数进行图档模板化分析，获得第一展示模板图档信息；根据所述第一展示模板图档信息，构建图档展示单元和计数展示单元；根据所述可视化展示单元对所述第一展示模板图像信息进行图档和计数的可视化转换展示的技术方案，本申请实施例通过提供了一种图档管理的智能计数展示方法及装置，达到了通过基础需求分析，进一步基于图档模板化理念，实现图档的高效分解，从而丰富图档展示方式，提高图档展示方式的个性化，提高图档利用率，提升图档管理能力的技术效果。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请实施例一种图档管理的智能计数展示方法的流程示意图；
图2为本申请实施例一种图档管理的智能计数展示方法的进行图档模板化分析流程示意图；
图3为本申请实施例一种图档管理的智能计数展示方法的过对筛选图档中的所有图档进行特征性分析的流程示意图；
图4为本申请实施例一种图档管理的智能计数展示方法的对电子图档进行分类的流程示意图；
图5为本申请实施例一种图档管理的智能计数展示方法的进行图档和计数的可视化转换展示的流程示意图；
图6为本申请实施例一种图档管理的智能计数展示方法的对展示模板图像信息进行信息分解的流程示意图；
图7为本申请实施例一种图档管理的智能计数展示方法的对电子图档进行价值选取的流程示意图；
图8为本申请实施例一种图档管理的智能计数展示装置的结构示意图；
图9为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。
附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第四获得单元14，第一生成单元15，第五获得单元16，第一构建单元17，第一执行单元18，电子设备300，存储器301，处理器302，通信接口303，总线架构304。
具体实施方式
本申请实施例通过提供了一种图档管理的智能计数展示方法及装置，解决了现有技术中存在电子图档管理方式不完善，图档展示形式单一，针对不同展示对象的个性化水平较差的技术问题。达到了通过基础需求分析，进一步基于图档模板化理念，实现图档的高效分解，从而丰富图档展示方式，提高图档展示方式的个性化，提高图档利用率，提升图档管理能力的技术效果。
申请概述
档案种类繁多，但总体上主要包括以下几种：科技档案、原始档案、工程总承包档案、文书档案、会计档案、基建档案、设备档案、照片档案、声像档案、实物档案、标准、规范。图档管理装置就是对以上所述电子文档进行归档存储的管理装置。先进的图档管理装置已不再满足于数据存储，而更多关注于数据的再利用，从电子文档的归档、存储、管理、检索、抽取、借阅管理等，实现电子文档的全生命化管理。现有技术中存在电子图档管理方式不完善，图档展示形式单一，针对不同展示对象的个性化水平较差的技术问题。
针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：
本申请实施例提供了一种图档管理的智能计数展示方法，其中，所述方法包括：获得第一存储电子图档库；通过对所述第一存储电子图档库中的电子图档进行需求功能特征分析，获得第一基础分类特征；基于KNN分类算法和所述第一基础分类特征对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行分类，获得第一图档分类结果；通过对所述第一图档分类结果中第一分类图档的所有图档进行聚合分析，获得第一聚合信息；将所述第一聚合信息作为输入信息输入图档模板化分析模型中进行模板化分析，根据所述图档模板化分析模型的输出结果生成第一模板化系数；根据所述第一模板化系数进行图档模板化分析，获得第一展示模板图档信息；根据所述第一展示模板图档信息，构建图档展示单元和计数展示单元；根据所述可视化展示单元对所述第一展示模板图像信息进行图档和计数的可视化转换展示。
在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
实施例一
如图1所示，本申请实施例提供了一种图档管理的智能计数展示方法，其中，所述方法应用于一种图档管理的智能计数展示装置，所述装置包括一可视化展示单元，所述方法包括：
S100：获得第一存储电子图档库；
S200：通过对所述第一存储电子图档库中的电子图档进行需求功能特征分析，获得第一基础分类特征；
具体而言，所述第一存储电子图档库为任一电子图档库，存储了海量电子图片、文档以及视频音频等，对于所述第一存储电子图档库中的电子图档的基础需求进行分析，将基础需求作为第一基础分类特征，对图档进行初步分类，其中，电子图档的基础需求指使用需求，如想要在电子图档中搜集关于电路设计的信息、关于材料加工方法等不同需求。能够根据基础需求对第一存储电子图档库中的电子图档进行特征分析，进而按照基础需求对图档进行分类、细化处理，便于电子图档的管理。
S300：基于KNN分类算法和所述第一基础分类特征对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行分类，获得第一图档分类结果；
S400：通过对所述第一图档分类结果中第一分类图档的所有图档进行聚合分析，获得第一聚合信息；
S500：将所述第一聚合信息作为输入信息输入图档模板化分析模型中进行模板化分析，根据所述图档模板化分析模型的输出结果生成第一模板化系数；
具体而言，KNN(K-NearestNeighbor)分类算法又叫K近邻算法，他的工作原理为分类和回归预测，KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。在KNN算法中，有一个重要的计算就是关于距离的度量。两个样本点之间的距离代表了这两个样本之间的相似度。距离越大，差异性越大；距离越小，相似度越大。
根据KNN分类算法和所述第一基础分类特征对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行分类，得到第一图档分类结果。将分类结果中的所述第一分类图档进行聚合分析，其中，第一分类图档为分类结果中的任意一类具有共同第一基础分类特征的图档，将第一分类图档进行偏离度计算，即计算第一分类图档与该类分类特征的离散程度，为所述第一聚合信息。进一步的，将所述第一聚合信息输入图档模板化分析模型中，所述图档模板化分析模型能够对图档进行模板化分析，提取出第一聚合信息中的目录信息，进行模板化拆分可能性分析。图档模板化分析模型输出的模板化可能性越大，第一模板化系数越大，图档模板化分析模型输出的模板化可能性越小，第一模板化系数越小。对第一存储电子图档库中的所有电子图档进行分类和模板化转化分析，能够实现图档的高效分解，利于电子图档的分类和查询，为电子图档的模板化处理以及高效管理提供技术支持。
S600：根据所述第一模板化系数进行图档模板化分析，获得第一展示模板图档信息；
S700：根据所述第一展示模板图档信息，构建图档展示单元和计数展示单元；
S800：根据所述可视化展示单元对所述第一展示模板图像信息进行图档和计数的可视化转换展示。
具体而言，通过图档模板化分析，能够得到图档的各类信息，如主题、关键字、摘要、附图等，将其中的部分信息进行展示，在搜索相关内容时，展示出来，即为所述第一展示模板图档信息，根据所述第一展示模板图档信息，构建图档展示单元和计数展示单元，所述图档展示单元为展示关键信息的一个界面，包含缩略图和与搜索内容重合度较高的字段等，所述计数展示单元为展示与搜索内容相关的数字的一个界面，计数规则有很多，如搜索文字信息，可以按照文档来源(图书、期刊、论文、标准、专利、报告、网络文档等)进行分类计数，搜索图片时，可以按照图片格式(JPEG、BMP、GIF、PSD、DXF等)进行分类计数，也可统计引用数量、下载数量等，计数规则可以依据搜索内容、展示对象进行转换。所述图档管理的智能计数展示装置具有所述可视化展示单元，能够将图档展示单元和计数展示单元进行可视化展示。实现图档智能化计数，结果可视化，从而达到提高电子图档利用率和完善电子图档管理的效果。
进一步的，如图2所示，所述根据所述第一模板化系数进行图档模板化分析，获得第一展示模板图档信息，步骤S600还包括：
S610：判断所述第一模板化系数是否满足预设模板化系数阈值；
S620：当所述第一模板化系数满足所述预设模板化系数阈值时对所述第一分类图档的所有图档信息进行借阅数据采集，获得第一借阅率；
S630：根据所述第一借阅率，获得图档重用性系数；
S640：将所述图档重用性系数作为筛选所述第一展示模板图档信息的约束条件。
具体而言，预设模板化系数阈值，当所述第一模板化系数满足模板化系数阈值时，采集第一分类图档中的所有图档信息的借阅数据，获得所述第一借阅率，第一借阅率越高，图档重用性越高，图档重用性系数越大，第一借阅率越低，图档重用性越低，图档重用性系数越小。图档重用性系数越高，该图档被展示的机会就越大，因此将所述图档重用性系数作为筛选所述第一展示模板图档信息的约束条件。为第一展示模板图档信息设置约束条件，能够更加精准的展示符合需求的图档，通过重用性分析能够让更多人检索到高价值图档。
进一步的，如图3所示，所述通过对所述第一存储电子图档库中的电子图档进行需求功能特征分析，获得第一基础分类特征之前，步骤S200还包括：
S210：构建第一价值筛选规则；
S220：按照所述第一价值筛选规则对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行价值选取，获得第一筛选图档和第二筛选图档，其中，所述第一筛选图档为不满足所述第一价值筛选规则的图档；
S230：通过对所述第一筛选图档中的所有图档进行特征性分析，获得第一特征图档；
S240：将所述第一特征图档作为所述第一筛选图档的代表图档添加至所述第二筛选图档中作为需求功能特征分析的基础图档。
具体而言，所述第一价值筛选规则可以是按照图档的完整性、时效性、科学性等规则进行建立的，用于对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行价值选取，得到第一筛选图档和第二筛选图档，所述第一筛选图档为不满足所述第一价值筛选规则的图档，即不完整、老旧且内容存在错漏的文档，第二筛选图档为满足所述第一价值筛选规则的图档。对不满足所述第一价值筛选规则的图档进行特征性分析，将其中的有效特征进行提取，获得第一特征图档，即为其中的有意义的图档信息，将其中的代表图档添加至第二筛选图档中，与第二筛选图档一起，作为需求功能特征分析的基础图档。能够达到提高基础图档的质量的效果，并且能够最大限度的保留图档数据，从而使得基础图档数量充足。
进一步的，如图4所示，所述基于KNN分类算法和所述第一基础分类特征对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行分类，获得第一图档分类结果，步骤S300还包括：
S310：将所述第一基础分类特征作为KNN分类的基础训练集特征；
S320：根据所述所有电子图档每个图档生成的第一图档特征进行集合，获得图档特征集合；
S330：将所述基础训练集特征与所述图档特征集合进行哈曼顿距离计算，并对计算的结果进行递增排序，获得第一递增序列；
S340：根据所述第一递增序列，获得所述第一图档分类结果。
具体而言，KNN分类的基础训练集特征由所述第一基础分类特征组成，图档特征集合由所有电子图档每个图档生成的第一图档特征集合而成，将所述基础训练集特征与所述图档特征集合进行哈曼顿距离计算，所述哈曼顿距离是一种使用在几何度量空间的几何学用语，用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。哈曼顿距离越小，则说明电子图档与该类型越接近。将距离计算结果进行递增排序，获得第一递增序列，选取递增序列中距离最小的K个点，确定K个点所在类别的出现频率，进而将K个点中出现频率最高的作为图档分类的预测分类，获得所述第一图档分类结果。能够达到文档分类更为准确的效果。
进一步的，如图5所示，所述根据所述可视化展示单元对所述第一展示模板图像信息进行图档和计数的可视化转换展示，步骤S800包括：
S810：获得所述第一展示模板图像信息的第一展示对象类别；
S820：根据所述第一展示对象类别对所述第一展示模板图像信息进行信息分解，获得第一分解信息；
S830：根据所述第一分解信息，确定第一展示渲染方式；
S840：根据所述第一展示渲染方式对所述图档展示单元和所述计数展示单元进行渲染。
具体而言，根据搜索记录、登录信息等获得所述第一展示对象类别，所述第一展示对象类别为图档搜索用户，可为技术人员、管理人员等，不同展示对象关心的展示内容不同，如技术人员关心其核心内容，管理人员关心计数展示内容。进一步，根据所述第一展示对象类别对所述第一展示模板图像信息进行信息分解，得到分解信息，即展示对象主要关注内容，根据主要关注点，确定展示渲染方式，对所述展示单元和所述计数展示单元进行渲染。举例如下，如果展示对象为技术人员，那么可以展示文档核心内容调取区块，如果展示对象为管理人员，那么可以将文档计数单元多分区展示。能够实现根据展示对象的不同，渲染不同展示方式，使得图档展示符合用户需求，提高图档重用性。
进一步的，如图6所示，所述根据所述第一展示对象类别对所述第一展示模板图像信息进行信息分解，获得第一分解信息，步骤S820还包括：
S821：通过对所述第一展示模板图像信息进行分解特征提取，获得第一分解特征；
S822：根据所述第一分解特征，生成多分解区块信息；
S823：通过对所述多分解区块信息进行编码，根据调取编码进行模板自定义组合，获得第一组合展示模板；
S824：根据所述第一组合展示模板对应的编码生成第一组合计数模板，其中，所述第一组合计数模板与所述第一组合展示模板处于同一可视化展示平面。
具体而言，所述第一展示模板图像信息进行模板分解，根据模板的形式拆解比如表头、中间内容框架、或者设计配色、产品缩略图等，获得第一分解特征，按照特征分解得到多个分解区块，对多分解区块信息编码，通过调取编码的方式，对不同区块进行组合，生成模板自定义组合，按照模板自定义组合进行展示，获得第一组合展示模板。根据所述第一组合展示模板对应的编码生成第一组合计数模板，二者共同在可视化展示平面上展示。通过模板拆解、编码能够实现模板的多样性，能够为展示对象提供全面的模板信息，更好的满足展示对象需求。
进一步的，如图7所示，所述按照所述第一价值筛选规则对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行价值选取，获得第一筛选图档和第二筛选图档，步骤S220还包括：
S221：根据第一图档管理人员，获得第一价值目标；
S222：根据所述第一价值目标，获得第一价值筛选特征；
S223：根据所述第一价值筛选特征，构建价值逻辑规则筛选框架；
S224：根据所述第一价值筛选特征对所有电子图档进行价值特征分析计算，生成均值量化信息；
S225：将所述均值量化信息填充至所述价值逻辑规则筛选框架中完成所述第一价值筛选规则的构建。
具体而言，所述第一价值筛选规则是所述第一图档管理人员构建而成，所述第一图档管理人员根据所述第一价值目标如下载量、转载量，文档内容含金量等，得到的第一价值筛选特征用以构建价值逻辑规则筛选框架，所述价值逻辑规则筛选框架由判别价值的逻辑规则和对应的价值数据组成，对所有电子图档进行价值特征分析计算，对其中位数、均值进行计算，生成均值量化信息。通过不断更新填充均值量化数据，实现不断优化价值筛选规则，完成第一价值筛选规则的构建。能够使得第一价值筛选规则的构建更加科学、准确。
综上所述，本申请实施例所提供的一种图档管理的智能计数展示方法及装置具有如下技术效果：
1.由于采用了获得第一存储电子图档库；通过对所述第一存储电子图档库中的电子图档进行需求功能特征分析，获得第一基础分类特征；基于KNN分类算法和所述第一基础分类特征对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行分类，获得第一图档分类结果；通过对所述第一图档分类结果中第一分类图档的所有图档进行聚合分析，获得第一聚合信息；将所述第一聚合信息作为输入信息输入图档模板化分析模型中进行模板化分析，根据所述图档模板化分析模型的输出结果生成第一模板化系数；根据所述第一模板化系数进行图档模板化分析，获得第一展示模板图档信息；根据所述第一展示模板图档信息，构建图档展示单元和计数展示单元；根据所述可视化展示单元对所述第一展示模板图像信息进行图档和计数的可视化转换展示的技术方案，本申请实施例通过提供了一种图档管理的智能计数展示方法及装置，达到了通过基础需求分析，进一步基于图档模板化理念，实现图档的高效分解，从而丰富图档展示方式，提高图档展示方式的个性化，提高图档利用率，提升图档管理能力的技术效果。
2.由于采用了特征分解、信息编码的方法，能够得到多个分解区块，调取编码对不同区块进行组合，达到了模板自定义组合，实现模板的多样性，能够为展示对象提供全面的模板信息，更好的满足展示对象需求的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中一种图档管理的智能计数展示方法相同的发明构思，如图8所示，本申请实施例提供了一种图档管理的智能计数展示装置，其中，所述装置包括：
第一获得单元11，所述第一获得单元11用于获得第一存储电子图档库；
第二获得单元12，所述第二获得单元12用于通过对所述第一存储电子图档库中的电子图档进行需求功能特征分析，获得第一基础分类特征；
第三获得单元13，所述第三获得单元13用于基于KNN分类算法和所述第一基础分类特征对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行分类，获得第一图档分类结果；
第四获得单元14，所述第四获得单元14用于通过对所述第一图档分类结果中第一分类图档的所有图档进行聚合分析，获得第一聚合信息；
第一生成单元15，所述第一生成单元15用于将所述第一聚合信息作为输入信息输入图档模板化分析模型中进行模板化分析，根据所述图档模板化分析模型的输出结果生成第一模板化系数；
第五获得单元16，所述第五获得单元16用于根据所述第一模板化系数进行图档模板化分析，获得第一展示模板图档信息；
第一构建单元17，所述第一构建单元17用于根据所述第一展示模板图档信息，构建图档展示单元和计数展示单元；
第一执行单元18，所述第一执行单元18用于根据所述可视化展示单元对所述第一展示模板图像信息进行图档和计数的可视化转换展示。
进一步的，所述装置包括：
第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述第一模板化系数是否满足预设模板化系数阈值；
第六获得单元，所述第六获得单元用于当所述第一模板化系数满足所述预设模板化系数阈值时对所述第一分类图档的所有图档信息进行借阅数据采集，获得第一借阅率；
第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述第一借阅率，获得图档重用性系数；
第二执行单元，所述第二执行单元用于将所述图档重用性系数作为筛选所述第一展示模板图档信息的约束条件。
进一步的，所述装置包括：
第二构建单元，所述第二构建单元用于构建第一价值筛选规则；
第八获得单元，所述第八获得单元用于按照所述第一价值筛选规则对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行价值选取，获得第一筛选图档和第二筛选图档，其中，所述第一筛选图档为不满足所述第一价值筛选规则的图档；
第九获得单元，所述第九获得单元用于通过对所述第一筛选图档中的所有图档进行特征性分析，获得第一特征图档；
第三执行单元，所述第三执行单元用于将所述第一特征图档作为所述第一筛选图档的代表图档添加至所述第二筛选图档中作为需求功能特征分析的基础图档。
进一步的，所述装置包括：
第四执行单元，所述第四执行单元用于将所述第一基础分类特征作为KNN分类的基础训练集特征；
第十获得单元，所述第十获得单元用于根据所述所有电子图档每个图档生成的第一图档特征进行集合，获得图档特征集合；
第十一获得单元，所述第十一获得单元用于将所述基础训练集特征与所述图档特征集合进行哈曼顿距离计算，并对计算的结果进行递增排序，获得第一递增序列；
第十二获得单元，所述第十二获得单元用于根据所述第一递增序列，获得所述第一图档分类结果。
进一步的，所述装置包括：
第十三获得单元，所述第十三获得单元用于获得所述第一展示模板图像信息的第一展示对象类别；
第十四获得单元，所述第十四获得单元用于根据所述第一展示对象类别对所述第一展示模板图像信息进行信息分解，获得第一分解信息；
第五执行单元，所述第五执行单元用于根据所述第一分解信息，确定第一展示渲染方式；
第六执行单元，所述第六执行单元用于根据所述第一展示渲染方式对所述图档展示单元和所述计数展示单元进行渲染。
进一步的，所述装置包括：
第十五获得单元，所述第十五获得单元用于通过对所述第一展示模板图像信息进行分解特征提取，获得第一分解特征；
第二生成单元，所述第二生成单元用于根据所述第一分解特征，生成多分解区块信息；
第十六获得单元，所述第十六获得单元用于通过对所述多分解区块信息进行编码，根据调取编码进行模板自定义组合，获得第一组合展示模板；
第三生成单元，所述第三生成单元用于根据所述第一组合展示模板对应的编码生成第一组合计数模板，其中，所述第一组合计数模板与所述第一组合展示模板处于同一可视化展示平面。
进一步的，所述装置包括：
第十七获得单元，所述第十七获得单元用于根据第一图档管理人员，获得第一价值目标；
第十八获得单元，所述第十八获得单元用于根据所述第一价值目标，获得第一价值筛选特征；
第三构建单元，所述第三构建单元用于根据所述第一价值筛选特征，构建价值逻辑规则筛选框架；
第四生成单元，所述第四生成单元用于根据所述第一价值筛选特征对所有电子图档进行价值特征分析计算，生成均值量化信息；
第七执行单元，所述第七执行单元用于将所述均值量化信息填充至所述价值逻辑规则筛选框架中完成所述第一价值筛选规则的构建。
示例性电子设备
下面参考图9来描述本申请实施例的电子设备，
基于与前述实施例中一种图档管理的智能计数展示方法相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种图档管理的智能计数展示装置，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得装置以执行第一方面任一项所述的方法。
该电子设备300包括：处理器302、通信接口303、存储器301。可选的，电子设备300还可以包括总线架构304。其中，通信接口303、处理器302以及存储器301可以通过总线架构304相互连接；总线架构304可以是外设部件互连标(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry Standardarchitecture，简称EISA)总线等。所述总线架构304可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图9中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
处理器302可以是一个CPU，微处理器，ASIC，或一个或多个用于控制本申请方案程序执行的集成电路。
通信接口303，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(radio access network，RAN),无线局域网(wireless localareanetworks，WLAN)，有线接入网等。
存储器301可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable Programmable read-only memory，EEPROM)、只读光盘(compactdiscread-onlymemory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线架构304与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。
其中，存储器301用于存储执行本申请方案的计算机执行指令，并由处理器302来控制执行。处理器302用于执行存储器301中存储的计算机执行指令，从而实现本申请上述实施例提供的一种图档管理的智能计数展示方法。
可选的，本申请实施例中的计算机执行指令也可以称之为应用程序代码，本申请实施例对此不作具体限定。
本申请实施例提供了一种图档管理的智能计数展示方法，其中，所述方法包括：获得第一存储电子图档库；通过对所述第一存储电子图档库中的电子图档进行需求功能特征分析，获得第一基础分类特征；基于KNN分类算法和所述第一基础分类特征对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行分类，获得第一图档分类结果；通过对所述第一图档分类结果中第一分类图档的所有图档进行聚合分析，获得第一聚合信息；将所述第一聚合信息作为输入信息输入图档模板化分析模型中进行模板化分析，根据所述图档模板化分析模型的输出结果生成第一模板化系数；根据所述第一模板化系数进行图档模板化分析，获得第一展示模板图档信息；根据所述第一展示模板图档信息，构建图档展示单元和计数展示单元；根据所述可视化展示单元对所述第一展示模板图像信息进行图档和计数的可视化转换展示。
本领域普通技术人员可以理解：本申请中涉及的第一、第二等各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本申请实施例的范围，也不表示先后顺序。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“至少一个”是指一个或者多个。至少两个是指两个或者多个。“至少一个”、“任意一个”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项(个、种)，可以表示：a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包括一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(Solid State Disk，SSD))等。
本申请实施例中所描述的各种说明性的逻辑单元和电路可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。
本申请实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件单元、或者这两者的结合。软件单元可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中，ASIC可以设置于终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于终端中的不同的部件中。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管结合具体特征及其实施例对本申请进行了描述，显而易见的，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。
Claims (6)
1.一种图档管理的智能计数展示方法，其中，所述方法应用于一种图档管理的智能计数展示装置，所述装置包括一可视化展示单元，所述方法包括：
获得第一存储电子图档库；
通过对所述第一存储电子图档库中的电子图档进行需求功能特征分析，获得第一基础分类特征；
基于KNN分类算法和所述第一基础分类特征对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行分类，获得第一图档分类结果；
通过对所述第一图档分类结果中第一分类图档的所有图档进行聚合分析，获得第一聚合信息；
将所述第一聚合信息作为输入信息输入图档模板化分析模型中进行模板化分析，根据所述图档模板化分析模型的输出结果生成第一模板化系数；
根据所述第一模板化系数进行图档模板化分析，获得第一展示模板图档信息；
根据所述第一展示模板图档信息，构建图档展示单元和计数展示单元；
根据所述可视化展示单元对所述第一展示模板图档信息进行图档和计数的可视化转换展示；
其中，所述根据所述第一模板化系数进行图档模板化分析，获得第一展示模板图档信息，所述方法还包括：
判断所述第一模板化系数是否满足预设模板化系数阈值；
当所述第一模板化系数满足所述预设模板化系数阈值时对所述第一分类图档的所有图档信息进行借阅数据采集，获得第一借阅率；
根据所述第一借阅率，获得图档重用性系数；
将所述图档重用性系数作为筛选所述第一展示模板图档信息的约束条件；
其中，所述通过对所述第一存储电子图档库中的电子图档进行需求功能特征分析，获得第一基础分类特征之前，所述方法还包括：
构建第一价值筛选规则；
按照所述第一价值筛选规则对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行价值选取，获得第一筛选图档和第二筛选图档，其中，所述第一筛选图档为不满足所述第一价值筛选规则的图档；
通过对所述第一筛选图档中的所有图档进行特征性分析，获得第一特征图档；
将所述第一特征图档作为所述第一筛选图档的代表图档添加至所述第二筛选图档中作为需求功能特征分析的基础图档；
其中，所述按照所述第一价值筛选规则对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行价值选取，获得第一筛选图档和第二筛选图档，所述方法还包括：
根据第一图档管理人员，获得第一价值目标；
根据所述第一价值目标，获得第一价值筛选特征；
根据所述第一价值筛选特征，构建价值逻辑规则筛选框架；
根据所述第一价值筛选特征对所有电子图档进行价值特征分析计算，生成均值量化信息；
将所述均值量化信息填充至所述价值逻辑规则筛选框架中完成所述第一价值筛选规则的构建。
2.如权利要求1所述的方法，所述基于KNN分类算法和所述第一基础分类特征对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行分类，获得第一图档分类结果，所述方法还包括：
将所述第一基础分类特征作为KNN分类的基础训练集特征；
根据所述所有电子图档每个图档生成的第一图档特征进行集合，获得图档特征集合；
将所述基础训练集特征与所述图档特征集合进行哈曼顿距离计算，并对计算的结果进行递增排序，获得第一递增序列；
根据所述第一递增序列，获得所述第一图档分类结果。
3.如权利要求1所述的方法，所述根据所述可视化展示单元对所述第一展示模板图档信息进行图档和计数的可视化转换展示，所述方法还包括：
获得所述第一展示模板图档信息的第一展示对象类别；
根据所述第一展示对象类别对所述第一展示模板图档信息进行信息分解，获得第一分解信息；
根据所述第一分解信息，确定第一展示渲染方式；
根据所述第一展示渲染方式对所述图档展示单元和所述计数展示单元进行渲染。
4.如权利要求3所述的方法，所述根据所述第一展示对象类别对所述第一展示模板图档信息进行信息分解，获得第一分解信息，所述方法还包括：
通过对所述第一展示模板图档信息进行分解特征提取，获得第一分解特征；
根据所述第一分解特征，生成多分解区块信息；
通过对所述多分解区块信息进行编码，根据调取编码进行模板自定义组合，获得第一组合展示模板；
根据所述第一组合展示模板对应的编码生成第一组合计数模板，其中，所述第一组合计数模板与所述第一组合展示模板处于同一可视化展示平面。
5.一种图档管理的智能计数展示装置，其中，所述装置包括：
第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一存储电子图档库；
第二获得单元，所述第二获得单元用于通过对所述第一存储电子图档库中的电子图档进行需求功能特征分析，获得第一基础分类特征；
第三获得单元，所述第三获得单元用于基于KNN分类算法和所述第一基础分类特征对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行分类，获得第一图档分类结果；
第四获得单元，所述第四获得单元用于通过对所述第一图档分类结果中第一分类图档的所有图档进行聚合分析，获得第一聚合信息；
第一生成单元，所述第一生成单元用于将所述第一聚合信息作为输入信息输入图档模板化分析模型中进行模板化分析，根据所述图档模板化分析模型的输出结果生成第一模板化系数；
第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述第一模板化系数进行图档模板化分析，获得第一展示模板图档信息；
第一构建单元，所述第一构建单元用于根据所述第一展示模板图档信息，构建图档展示单元和计数展示单元；
第一执行单元，所述第一执行单元用于根据可视化展示单元对所述第一展示模板图档信息进行图档和计数的可视化转换展示；
第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述第一模板化系数是否满足预设模板化系数阈值；
第六获得单元，所述第六获得单元用于当所述第一模板化系数满足所述预设模板化系数阈值时对所述第一分类图档的所有图档信息进行借阅数据采集，获得第一借阅率；
第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述第一借阅率，获得图档重用性系数；
第二执行单元，所述第二执行单元用于将所述图档重用性系数作为筛选所述第一展示模板图档信息的约束条件；
第二构建单元，所述第二构建单元用于构建第一价值筛选规则；
第八获得单元，所述第八获得单元用于按照所述第一价值筛选规则对所述第一存储电子图档库中的所有电子图档进行价值选取，获得第一筛选图档和第二筛选图档，其中，所述第一筛选图档为不满足所述第一价值筛选规则的图档；
第九获得单元，所述第九获得单元用于通过对所述第一筛选图档中的所有图档进行特征性分析，获得第一特征图档；
第三执行单元，所述第三执行单元用于将所述第一特征图档作为所述第一筛选图档的代表图档添加至所述第二筛选图档中作为需求功能特征分析的基础图档；
第十七获得单元，所述第十七获得单元用于根据第一图档管理人员，获得第一价值目标；
第十八获得单元，所述第十八获得单元用于根据所述第一价值目标，获得第一价值筛选特征；
第三构建单元，所述第三构建单元用于根据所述第一价值筛选特征，构建价值逻辑规则筛选框架；
第四生成单元，所述第四生成单元用于根据所述第一价值筛选特征对所有电子图档进行价值特征分析计算，生成均值量化信息；
第七执行单元，所述第七执行单元用于将所述均值量化信息填充至所述价值逻辑规则筛选框架中完成所述第一价值筛选规则的构建。
6.一种图档管理的智能计数展示装置，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使装置以执行如权利要求1~4任一项所述的方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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