CN118013043A - 档案数据的管理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种档案数据的管理方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：基于多维档案数据中心和多个目标档案数据库构建初始档案数据管理超网络模型；解析得到多个数据存储和索引操作；生成数据存储和索引反馈信息并数据回传得到目标存储和索引数据流；进行特征提取，得到多个响应时序特征数据以及计算得到多个数据存储和索引准确率度量指标；进行特征编码和矩阵转换，得到目标超网络模型性能评价矩阵；通过档案数据管理多目标优化模型进行档案数据管理多目标优化，生成目标超网络模型优化参数组合，并进行超网络中心参数更新，得到目标档案数据管理超网络模型，本申请提高了档案数据的管理准确率。

Description

档案数据的管理方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种档案数据的管理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在当今数字信息爆炸的时代，组织和管理大量档案数据变得尤为重要。企业需要有效地管理和存储各种类型的档案数据，以确保数据的安全性、可用性和高效访问。传统的数据管理方法面临着许多挑战，例如数据存储和索引效率不高，数据冗余问题，以及数据管理中的人工干预。

然而，传统档案数据管理方法在面对大规模数据处理时存在一系列问题。数据存储和索引策略的选择往往不够智能化，导致数据存储效率低下和索引操作的低效执行。其次，缺乏自动化和智能化的数据管理方式，需要大量的人工干预，增加了管理成本。数据存储和索引的准确性和性能评价需要更好的方法来度量和改进。这些问题使得研究档案数据管理的新方法成为迫切需求，以解决现有方法的不足并提高档案数据管理的效率和质量。

发明内容

本申请提供了一种档案数据的管理方法、装置、设备及存储介质，用于提高了档案数据的管理准确率。

第一方面，本申请提供了一种档案数据的管理方法，所述档案数据的管理方法包括：

基于预置的多维档案数据中心和多个目标档案数据库构建初始档案数据管理超网络模型，并确定每个目标档案数据库与所述多维档案数据中心的数据存储和索引节点；

获取所述初始档案数据管理超网络模型的数据存储和索引记录，并对所述数据存储和索引记录进行数据存储和索引操作解析，得到多个数据存储和索引操作；

通过所述多维档案数据中心对所述多个数据存储和索引操作进行数据存储和索引反馈，生成每个数据存储和索引操作对应的数据存储和索引反馈信息，并通过所述数据存储和索引节点对所述数据存储和索引反馈信息进行数据回传，得到每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流；

获取所述初始档案数据管理超网络模型的数据存储和索引响应时序数据，并对所述数据存储和索引响应时序数据进行特征提取，得到多个响应时序特征数据，以及对每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流进行数据存储和索引准确率度量指标计算，得到多个数据存储和索引准确率度量指标；

对所述多个响应时序特征数据以及所述多个数据存储和索引准确率度量指标进行特征编码和矩阵转换，得到目标超网络模型性能评价矩阵；

将所述目标超网络模型性能评价矩阵输入预置的档案数据管理多目标优化模型进行档案数据管理多目标优化，生成目标超网络模型优化参数组合，并根据所述目标超网络模型优化参数组合对所述初始档案数据管理超网络模型进行超网络中心参数更新，得到目标档案数据管理超网络模型。

第二方面，本申请提供了一种档案数据的管理装置，所述档案数据的管理装置包括：

构建模块，用于基于预置的多维档案数据中心和多个目标档案数据库构建初始档案数据管理超网络模型，并确定每个目标档案数据库与所述多维档案数据中心的数据存储和索引节点；

解析模块，用于获取所述初始档案数据管理超网络模型的数据存储和索引记录，并对所述数据存储和索引记录进行数据存储和索引操作解析，得到多个数据存储和索引操作；

反馈模块，用于通过所述多维档案数据中心对所述多个数据存储和索引操作进行数据存储和索引反馈，生成每个数据存储和索引操作对应的数据存储和索引反馈信息，并通过所述数据存储和索引节点对所述数据存储和索引反馈信息进行数据回传，得到每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流；

计算模块，用于获取所述初始档案数据管理超网络模型的数据存储和索引响应时序数据，并对所述数据存储和索引响应时序数据进行特征提取，得到多个响应时序特征数据，以及对每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流进行数据存储和索引准确率度量指标计算，得到多个数据存储和索引准确率度量指标；

转换模块，用于对所述多个响应时序特征数据以及所述多个数据存储和索引准确率度量指标进行特征编码和矩阵转换，得到目标超网络模型性能评价矩阵；

更新模块，用于将所述目标超网络模型性能评价矩阵输入预置的档案数据管理多目标优化模型进行档案数据管理多目标优化，生成目标超网络模型优化参数组合，并根据所述目标超网络模型优化参数组合对所述初始档案数据管理超网络模型进行超网络中心参数更新，得到目标档案数据管理超网络模型。

本申请第三方面提供了一种档案数据的管理设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述档案数据的管理设备执行上述的档案数据的管理方法。

本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的档案数据的管理方法。

本申请提供的技术方案中，将多个目标档案数据库整合到一个超网络模型中，通过多维档案数据中心进行统一管理。这有助于降低多个数据库之间的数据孤岛问题，提高数据整合和管理的效率。通过解析数据存储和索引记录以及分类操作，可以自动进行智能数据存储和索引操作。这意味着数据可以被自动地存储、检索和索引，从而提高了数据存储和检索的速度和准确性。包括了性能评价矩阵和多目标优化模型，这使得能够对超网络模型进行性能评估和优化。这有助于提高整个档案数据管理系统的性能，确保数据的快速访问和高效管理。通过多维档案数据中心和数据存储和索引节点之间的数据反馈和回传，可以自动化地改善数据存储和检索操作。这可以减少人工干预，提高系统的自适应性和响应性。使用了特征提取和编码技术，可以更好地理解数据存储和索引的模式，并将其用于性能评估和优化。这有助于提高数据管理的智能化水平。通过档案数据管理多目标优化模型，可以同时优化多个性能指标，进而提高了档案数据的管理准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以基于这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例中档案数据的管理方法的一个实施例示意图；

图2为本申请实施例中档案数据的管理装置的一个实施例示意图。

具体实施方式

本申请实施例提供了一种档案数据的管理方法、装置、设备及存储介质。本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为便于理解，下面对本申请实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本申请实施例中档案数据的管理方法的一个实施例包括：

步骤S101、基于预置的多维档案数据中心和多个目标档案数据库构建初始档案数据管理超网络模型，并确定每个目标档案数据库与多维档案数据中心的数据存储和索引节点；

可以理解的是，本申请的执行主体可以为档案数据的管理装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本申请实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

具体的，创建一个多维档案数据中心，该中心作为数据处理和存储的核心，承担着集中管理和快速访问档案数据的重要角色。对多维档案数据中心及多个目标档案数据库进行索引和存储策略分析，这决定了数据如何被有效组织、存储和索引，以保证数据的快速检索和高效管理。分析结果将揭示多维档案数据中心与每个目标档案数据库之间的最优索引和存储策略。基于索引和存储策略，对多维档案数据中心与每个目标档案数据库之间的连接关系进行建立，这包括确定节点集合及边集合。节点集合代表了数据中心和数据库中的关键数据存储和处理点，而边集合则表示这些节点之间的数据流和交互路径，定义数据在整个档案数据管理系统中的流动方式和路径。随后，基于所确定的节点集合和边集合，进行多维档案数据中心和多个目标档案数据库的超网络模型构建。将确定的节点和边集成为一个统一的、复杂的网络结构，即初始档案数据管理超网络模型。在这个模型中，数据中心和各个目标档案数据库不再是孤立的实体，而是通过复杂的网络路径相互连接，共同构成一个高效、灵活的数据管理系统。对初始档案数据管理超网络模型进行数据存储和索引节点解析，分析超网络模型的每个组成部分，以精确确定每个目标档案数据库与多维档案数据中心之间的具体数据存储和索引节点。这一过程直接关系到数据在超网络中的流动效率和处理效率，确保每个节点都能在整个档案数据管理系统中发挥最大的效能，从而实现高效、可靠且具有高度可扩展性的档案数据管理。

步骤S102、获取初始档案数据管理超网络模型的数据存储和索引记录，并对数据存储和索引记录进行数据存储和索引操作解析，得到多个数据存储和索引操作；

具体的，基于初始档案数据管理超网络模型分别获取每个目标档案数据库的数据存储和索引记录。访问超网络模型中每个数据库节点，收集有关数据的存储位置、索引方式和相关参数的详细信息，确保从每个数据库获得全面而准确的记录。对收集到的数据存储和索引记录进行操作解析，从每个记录中提取出具体的目标决策动作。操作解析过程中，通过数据分析技术和算法，例如模式识别和机器学习，识别并理解每项记录的含义和目的。分析记录背后的数据结构和存储逻辑，从而得出每个记录对应的具体操作和决策。对目标决策动作进行操作分类，将大量复杂的数据操作划分为更易管理和分析的类别。操作分类的过程中，根据操作的性质、目的和影响等因素，将它们归入不同的类别，如数据更新、索引优化、数据迁移等。获取每个目标决策动作对应的时间戳数据，并基于这些时间戳数据以及前面得到的操作分类结果，对每个数据存储和索引记录的目标决策动作进行解析处理。时间戳数据提供了关键的时间维度信息，使得可以准确地追踪每个操作的发生时间和顺序。结合操作分类结果，进一步细化和精确化对数据操作的理解，从而有效地得到多个数据存储和索引操作的详细描述和分析。

步骤S103、通过多维档案数据中心对多个数据存储和索引操作进行数据存储和索引反馈，生成每个数据存储和索引操作对应的数据存储和索引反馈信息，并通过数据存储和索引节点对数据存储和索引反馈信息进行数据回传，得到每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流；

具体的，通过多维档案数据中心获取针对每个数据存储和索引操作的反馈信息。对已执行的存储和索引操作的绩效进行评估，包括操作的正确性、效率、以及对数据完整性的影响。在此过程中，多维档案数据中心通过内置的分析和监控机制，自动化地生成每个数据存储和索引操作的反馈信息。这些反馈信息不仅提供了操作的结果，还包含了操作过程中的关键性能指标，如响应时间、资源利用率和潜在的错误或警告。通过多维档案数据中心创建针对这些反馈信息的数据回传参数组合。综合考虑多种因素，例如数据的大小、复杂性、以及安全性要求，从而制定出适合的数据回传策略。例如，对于大量的数据更新操作，需要采用批量处理和压缩技术来优化数据回传的效率；而对于涉及敏感信息的索引操作，则需要确保在回传过程中采取加密和安全认证措施。通过数据存储和索引节点对反馈信息进行实际的数据回传。通过网络协议和传输技术，确保数据在从多维档案数据中心传输到各个目标档案数据库节点的过程中既高效又安全。例如，使用专为大数据设计的传输协议，以支持高带宽和低延迟的数据传输。根据数据存储和索引反馈信息，生成每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流。将反馈信息转化为具体的操作指导和改进措施，以优化未来的数据存储和索引操作。例如，如果反馈信息显示某个数据索引操作的响应时间过长，那么需要调整索引策略，或者在数据中心增加更多的处理资源。

步骤S104、通过多维档案数据中心对多个数据存储和索引操作进行数据存储和索引反馈，生成每个数据存储和索引操作对应的数据存储和索引反馈信息，并通过数据存储和索引节点对数据存储和索引反馈信息进行数据回传，得到每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流；

具体的，从超网络模型中获取涉及数据存储和索引的响应时序数据。这些数据代表了档案数据管理系统在不同时间点上对存储和索引操作的响应情况，包括操作的执行时间、持续时间、以及完成情况等。进行分布映射，将时序数据转化为响应时序分布图。通过可视化的方式展现数据存储和索引操作在时间轴上的分布情况，使得数据的时间特性和变化趋势一目了然。通过分布映射，可以更直观地理解数据操作的频率、规律性和潜在的异常模式。例如，如果某一时间段内数据索引操作异常频繁，表明系统配置需要优化或存在潜在的数据问题。对响应时序分布图进行分布特征点提取，从图中识别出关键的特征点，如峰值、谷值、或是异常数据点。这些特征点反映了数据操作的关键特性，如最高响应时间、最低效率点等，是理解和优化数据管理系统性能的重要依据。通过提取这些分布特征点，生成对应的多个响应时序特征数据，这些特征数据不仅总结了数据操作的关键性能指标，还为后续的分析和优化提供了有价值的参考信息。对每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流进行准确率度量指标的计算。准确率度量指标计算的过程中，需要综合分析数据操作的成功率、错误率、以及的数据丢失情况。例如，通过比较数据存储操作的目标数据量与实际存储数据量，可以评估存储操作的准确性；通过分析索引操作的误差率，可以判断索引系统的可靠性。这些准确率度量指标为评估和提升数据存储和索引系统的性能提供了科学的依据。通过综合性的分析和计算，得到多个数据存储和索引准确率度量指标，它们不仅能够反映当前系统的运行状态，还能够指导优化方向和策略。

步骤S105、对多个响应时序特征数据以及多个数据存储和索引准确率度量指标进行特征编码和矩阵转换，得到目标超网络模型性能评价矩阵；

具体的，对多个响应时序特征数据进行归一化处理，得到多个归一化响应时序特征，消除不同特征间存在的尺度差异，确保后续处理的统一性和比较的有效性。随后，对归一化响应时序特征进行特征编码，转换为响应时序特征向量。特征编码是将实际的特征值转换为一系列能够有效表达原始数据特性的数字表示，这有助于后续的数据处理和分析。同样地，对数据存储和索引准确率度量指标进行归一化处理，以确保不同指标间的公平比较。归一化后的准确率度量指标再经过特征编码，转化为准确率度量指标向量。这些向量将与响应时序特征向量一同作为性能评价的基础。进一步，对响应时序特征向量以及准确率度量指标向量进行权重分配，以反映不同特征在性能评价中的重要性。权重的分配基于历史数据或者性能指标的敏感性分析。通过为响应时序特征向量分配第一向量权重，以及为准确率度量指标向量分配第二向量权重，确保在最终的性能评价中考虑了所有重要因素。根据分配的第一向量权重计算响应时序特征向量的第一加权特征向量，并基于第二向量权重计算准确率度量指标向量的第二加权特征向量。这两个加权特征向量分别代表了响应时序特征和准确率度量指标在经过权重调整后的综合影响力。对第一加权特征向量和第二加权特征向量进行矩阵转换，以生成目标超网络模型性能评价矩阵。这个矩阵不仅反映了各个特征向量的加权影响，还以一种结构化的方式呈现了数据，便于进行进一步的分析和解读。通过性能评价矩阵，系统能够全面地了解档案数据管理系统的性能状况，识别潜在的问题点，以及为未来的优化和调整提供数据支持。这个过程不仅涉及到复杂的数据处理技术，还需要综合运用统计学、机器学习和数据科学的方法，确保能够准确、全面地评估和优化档案数据管理系统的性能。

步骤S106、将目标超网络模型性能评价矩阵输入预置的档案数据管理多目标优化模型进行档案数据管理多目标优化，生成目标超网络模型优化参数组合，并根据目标超网络模型优化参数组合对初始档案数据管理超网络模型进行超网络中心参数更新，得到目标档案数据管理超网络模型。

具体的，将目标超网络模型性能评价矩阵输入预置的档案数据管理多目标优化模型中。该多目标优化模型由多个弱分类器、多个注意力机制层以及策略优化层组成。通过多个弱分类器对目标超网络模型性能评价矩阵进行处理，提取隐藏在矩阵中的关键性能特征。每个弱分类器都会输出一个超网络模型性能特征预测矩阵，这些矩阵代表了从不同角度分析得到的性能特征。随后，将每个弱分类器输出的超网络模型性能特征预测矩阵输入多个注意力机制层进行进一步的分析。在这些注意力机制层中，通过对不同特征预测矩阵进行加权分析，识别出影响超网络模型性能的关键因素。注意力机制层的输出是一系列注意力融合特征预测矩阵，它们综合了不同弱分类器的分析结果，并突出了最为重要的性能特征。通过策略优化层中的遗传算法对注意力融合特征预测矩阵进行多目标优化。遗传算法是一种模仿自然选择和遗传学原理的优化算法，它通过迭代过程中的选择、交叉和变异操作来寻找最优解。在这个过程中，算法会生成多个的超网络模型优化参数组合，并评估这些组合对超网络模型性能的影响，从而找到最佳的参数组合。根据通过遗传算法得到的目标超网络模型优化参数组合，对初始档案数据管理超网络模型进行超网络中心参数的更新。对超网络模型的核心参数进行精确调整，以便提高整个档案数据管理系统的性能。通过这种方法，确保超网络模型不仅在当前能够高效地处理和管理档案数据，而且具有足够的灵活性和适应性来应对未来出现的各种挑战和需求变化。

本申请实施例中，将多个目标档案数据库整合到一个超网络模型中，通过多维档案数据中心进行统一管理。这有助于降低多个数据库之间的数据孤岛问题，提高数据整合和管理的效率。通过解析数据存储和索引记录以及分类操作，可以自动进行智能数据存储和索引操作。这意味着数据可以被自动地存储、检索和索引，从而提高了数据存储和检索的速度和准确性。包括了性能评价矩阵和多目标优化模型，这使得能够对超网络模型进行性能评估和优化。这有助于提高整个档案数据管理系统的性能，确保数据的快速访问和高效管理。通过多维档案数据中心和数据存储和索引节点之间的数据反馈和回传，可以自动化地改善数据存储和检索操作。这可以减少人工干预，提高系统的自适应性和响应性。使用了特征提取和编码技术，可以更好地理解数据存储和索引的模式，并将其用于性能评估和优化。这有助于提高数据管理的智能化水平。通过档案数据管理多目标优化模型，可以同时优化多个性能指标，进而提高了档案数据的管理准确率。

在一具体实施例中，执行步骤S101的过程可以具体包括如下步骤：

(1)创建多维档案数据中心，并对多维档案数据中心以及多个目标档案数据库进行索引和存储策略分析，得到多维档案数据中心与每个目标档案数据库之间的索引和存储策略；

(2)根据索引和存储策略对多维档案数据中心与每个目标档案数据库进行连接关系建立，得到节点集合以及边集合；

(3)根据节点集合以及边集合，对多维档案数据中心和多个目标档案数据库进行超网络模型构建，得到初始档案数据管理超网络模型；

(4)对初始档案数据管理超网络模型进行数据存储和索引节点解析，得到每个目标档案数据库与多维档案数据中心的数据存储和索引节点。

具体的，创建多维档案数据中心。在创建数据中心时，需要综合考虑数据处理能力、存储空间、安全性和可扩展性等因素，确保数据中心能够高效且稳定地运行。对该数据中心及多个目标档案数据库进行索引和存储策略分析。索引策略关注于如何快速定位数据，而存储策略则涉及数据如何存储、备份和恢复。通过对策略的分析，确保数据的高效管理和快速访问。根据索引和存储策略建立多维档案数据中心与每个目标档案数据库之间的连接关系，确定数据流动和交换的路径和方式。连接关系的建立不仅要考虑数据的物理存储位置，还要考虑网络结构、数据传输速度和安全性等因素。在这一过程中，所确定的节点集合和边集合构成了档案数据管理的基础网络架构。节点代表数据存储和处理的实体，如服务器或数据库；边则代表数据在这些实体之间的流动路径。随后，根据节点集合和边集合，对多维档案数据中心和多个目标档案数据库进行超网络模型的构建。在这个超网络模型中，各个节点和边被整合成一个复杂但有序的网络结构，这个结构不仅反映了数据在物理上的存储和处理方式，还体现了数据在逻辑上的关联和流动规则。超网络模型的构建是一个复杂的过程，它需要考虑数据的多维性、异质性和动态性。通过这种模型，可以更加准确地描述和管理档案数据在整个系统中的流动和处理过程，从而提高数据管理的效率和准确性。对初始档案数据管理超网络模型进行数据存储和索引节点解析。对超网络模型进行深入分析，以确定每个目标档案数据库与多维档案数据中心之间的具体数据存储和索引节点。节点解析的目的是识别出在数据存储和检索过程中的关键点，这些关键点是保证数据管理效率和数据访问速度的重要因素。通过这种解析，可以精确地了解数据如何在网络中流动，哪些节点承担着关键的数据处理和存储任务，以及如何优化这些节点和边来提高整个系统的性能。例如，如果发现某个节点的数据访问请求异常频繁，需要增加该节点的处理能力或优化其数据存储结构。反之，如果某个边上的数据流量过小，则需要重新评估该路径的必要性，以优化网络结构。

在一具体实施例中，执行步骤S102的过程可以具体包括如下步骤：

(1)基于初始档案数据管理超网络模型分别获取每个目标档案数据库的数据存储和索引记录；

(2)对数据存储和索引记录进行操作解析，得到每个数据存储和索引记录的目标决策动作；

(3)对目标决策动作进行操作分类，得到每个数据存储和索引记录的操作分类结果；

(4)获取目标决策动作对应的时间戳数据，并根据时间戳数据和操作分类结果对每个数据存储和索引记录的目标决策动作进行解析处理，得到多个数据存储和索引操作。

具体的，从超网络模型中提取出关于各个目标档案数据库的数据存储和索引记录。这些记录包含了关于如何存储和索引档案数据的关键信息，例如数据存放的具体位置、索引结构的设计以及数据访问的频率等。对数据存储和索引记录进行操作解析，识别出每条记录中隐含的目标决策动作。对记录中的数据进行深度分析，以理解记录背后的逻辑和目的。例如，一条记录显示某个文件被存储在特定的服务器上，操作解析的过程就是要找到这种存储决策背后的原因，比如是出于安全性的考虑，或是因为该服务器具有更快的访问速度。对目标决策动作进行操作分类。操作分类的目的是将各种数据操作归入不同的类别，从而更加系统和清晰地理解这些操作的性质和目的。例如，某些操作被分类为数据更新，这类操作通常涉及到修改或添加新的数据；而另一些操作被分类为数据查询，这类操作主要涉及到对现有数据的检索。获取与目标决策动作相关的时间戳数据，并根据这些时间戳数据和操作分类结果对每个数据存储和索引记录的目标决策动作进行进一步的解析处理。时间戳数据提供了操作发生的具体时间点，这有助于理解数据操作的时序模式。通过结合时间戳数据和操作分类结果，可以更加深入地理解数据操作的前后关系和影响，比如某个数据更新操作是否总是在每天的特定时间发生，或者某个数据查询操作是否在特定事件发生后变得频繁。

在一具体实施例中，执行步骤S103的过程可以具体包括如下步骤：

(1)通过多维档案数据中心对多个数据存储和索引操作进行数据存储和索引反馈，生成每个数据存储和索引操作对应的数据存储和索引反馈信息；

(2)通过多维档案数据中心创建数据存储和索引反馈信息的数据回传参数组合，并根据数据回传参数组合，通过数据存储和索引节点对数据存储和索引反馈信息进行数据回传，同时，根据数据存储和索引反馈信息生成每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流。

具体的，多维档案数据中心作为核心的数据管理节点，负责处理和监控档案数据的存储与索引操作。在这个过程中，每个数据存储和索引操作都被精确记录和跟踪，包括操作的类型、执行时间、执行结果及其对系统性能的影响等。这些操作记录是生成数据存储和索引反馈信息的基础。反馈信息不仅包括操作的基本情况，如是否成功执行，还包括更深层次的分析，例如操作的效率、的性能瓶颈、以及对整体系统性能的影响。例如，如果一个数据索引操作耗时异常，反馈信息将包括这一观察结果及其的原因分析，如系统资源不足、数据结构不合理等。通过多维档案数据中心创建数据回传参数组合。这个参数组合的设计考虑到了反馈信息的重要性、紧急程度以及目标接收者的需求。例如，对于紧急且重要的反馈信息，如发现潜在的数据丢失或损坏，数据回传参数组合将确保这些信息能够迅速且准确地传达给系统管理员。通过数据存储和索引节点对反馈信息进行数据回传，确保所有相关的利益相关者，例如数据库管理员、系统维护团队和决策制定者，能够及时接收到关键的反馈信息，并据此采取相应的措施。例如，如果反馈信息显示某个数据索引操作持续表现不佳，系统需要调查并解决潜在的问题，如优化索引算法或增加服务器资源。基于数据存储和索引反馈信息，生成每个操作的目标存储和索引数据流。将反馈信息转化为具体的操作和策略，以优化未来的数据存储和索引操作。例如，如果反馈指出特定类型的数据存储操作反复遭遇延迟，需要重新设计数据分布策略，或调整存储硬件配置以改善性能。

在一具体实施例中，执行步骤S104的过程可以具体包括如下步骤：

(1)获取初始档案数据管理超网络模型的数据存储和索引响应时序数据，并对数据存储和索引响应时序数据进行分布映射，得到响应时序分布图；

(2)对响应时序分布图进行分布特征点提取，得到对应的多个分布特征点，并根据多个分布特征点生成对应的多个响应时序特征数据；

(3)对每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流进行数据存储和索引准确率度量指标计算，得到多个数据存储和索引准确率度量指标。

具体的，从初始档案数据管理超网络模型中获取数据存储和索引的响应时序数据。这些时序数据包含了有关档案数据管理操作的详细时间信息，例如数据存储或索引操作的开始时间、结束时间以及持续时间。进行分布映射，将这些数据转换为响应时序分布图。这个图表显示了不同时间点上数据存储和索引操作的分布情况，直观地展示操作的频率和时间分布模式。对响应时序分布图进行分布特征点提取。这些特征点包括数据操作的高峰时段、低谷时段以及任何异常模式。提取这些特征点后，根据这些信息生成响应时序特征数据，这些数据为理解和优化数据存储和索引操作提供了重要依据。对每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流进行数据存储和索引准确率度量指标的计算，评估数据操作的准确性和可靠性。例如，准确率度量指标包括数据存储操作的成功率、索引操作的错误率以及数据一致性错误的频率。计算这些指标需要对收集到的数据进行详细的统计分析，以确保得到准确和有意义的度量结果。例如，如果发现某个数据库的索引错误率异常高，这指示索引算法存在问题或者数据模式已经发生变化。

在一具体实施例中，执行步骤S105的过程可以具体包括如下步骤：

(1)对多个响应时序特征数据进行归一化处理，得到多个归一化响应时序特征，并对多个归一化响应时序特征进行特征编码，得到响应时序特征向量；

(2)对多个数据存储和索引准确率度量指标进行归一化处理，得到多个归一化准确率度量指标，并对多个归一化准确率度量指标进行特征编码，得到准确率度量指标向量；

(3)对响应时序特征向量以及准确率度量指标向量进行权重分配，得到响应时序特征向量的第一向量权重以及准确率度量指标向量的第二向量权重；

(4)根据第一向量权重计算响应时序特征向量的第一加权特征向量，并根据第二向量权重计算准确率度量指标向量的第二加权特征向量；

(5)对第一加权特征向量以及第二加权特征向量进行矩阵转换，得到目标超网络模型性能评价矩阵。

具体的，对多个响应时序特征数据进行归一化处理。响应时序特征数据包括数据存储和索引操作的响应时间、持续时间等，这些数据在不同的操作和情境下会有很大的差异。归一化处理的目的是消除这些数据间的尺度差异，使其处于同一标准下，便于进行比较和分析。将这些归一化的响应时序特征数据进行特征编码，转换为响应时序特征向量。将实际的特征值转换为一系列能够有效表达原始数据特性的数值或符号。例如，可以使用独热编码或标签编码等方法将响应时序特征转换为向量形式，使得这些数据更适合于后续的机器学习或统计分析。对数据存储和索引准确率度量指标进行归一化处理。这些度量指标包括数据操作的成功率、失败率、错误率等，同样需要经过归一化处理，以确保不同指标间的可比性。归一化后的准确率度量指标再经过特征编码，转化为准确率度量指标向量，将这些度量指标转换为一种更加标准化和易于处理的格式。随后，对响应时序特征向量以及准确率度量指标向量进行权重分配，确定不同特征在整体性能评估中的相对重要性。权重分配基于历史数据分析或者特征的统计特性。例如，如果发现某个特定的响应时序特征与系统的整体性能高度相关，那么可以给这个特征分配更高的权重。通过权重分配，确保在性能评价中重点关注那些最具影响力的特征。之后，根据权重计算第一加权特征向量和第二加权特征向量，将分配给每个特征的权重与相应的特征向量相乘，得到加权后的特征向量。例如，如果某个响应时序特征被分配了高权重，那么这个特征在加权特征向量中的影响将会更加显著。将加权特征向量进行矩阵转换，以构建目标超网络模型性能评价矩阵。该矩阵整合了所有关键的性能特征，提供一个全面的视角来评估档案数据管理系统的性能。矩阵转换的过程不仅需要考虑不同特征之间的相互关系，还需要确保转换后的矩阵能够准确反映出系统性能的各个方面。例如，一个性能评价矩阵包含了不同时间段的响应时间分布、不同类型操作的准确率，以及这些特征之间的相关性等信息。通过这种综合性的分析，可以更加深入地理解系统的运行状况，识别出性能瓶颈和改进机会。

在一具体实施例中，执行步骤S106的过程可以具体包括如下步骤：

(1)将目标超网络模型性能评价矩阵输入预置的档案数据管理多目标优化模型，其中，档案数据管理多目标优化模型包括多个弱分类器、多个注意力机制层以及策略优化层；

(2)通过多个弱分类器，分别对目标超网络模型性能评价矩阵进行隐藏特征提取，输出每个弱分类器的超网络模型性能特征预测矩阵；

(3)分别将每个弱分类器的超网络模型性能特征预测矩阵输入多个注意力机制层进行注意力机制加权分析，输出对应的注意力融合特征预测矩阵；

(4)通过策略优化层中的遗传算法，对注意力融合特征预测矩阵进行档案数据管理多目标优化，生成目标超网络模型优化参数组合；

(5)根据目标超网络模型优化参数组合对初始档案数据管理超网络模型进行超网络中心参数更新，得到目标档案数据管理超网络模型。

具体的，将目标超网络模型性能评价矩阵输入预置的多目标优化模型中，该模型包括多个弱分类器、多个注意力机制层以及策略优化层。通过多个弱分类器对性能评价矩阵进行处理。每个弱分类器都负责提取某一方面的隐藏特征，例如某个分类器专注于提取与数据存储效率相关的特征，而另一个关注于数据索引的准确性。这些分类器通过对性能评价矩阵进行分析，输出各自的超网络模型性能特征预测矩阵。将每个弱分类器的超网络模型性能特征预测矩阵输入到多个注意力机制层。在这些层中，利用注意力机制对不同的特征预测矩阵进行加权分析。注意力机制能够识别出哪些特征是对系统性能影响最大的，从而赋予这些特征更高的权重。通过加权分析，模型能够输出融合了最关键特征的注意力融合特征预测矩阵。例如，如果发现数据存储效率在特定情况下对系统性能的影响特别大，那么这个特征在注意力融合矩阵中将得到更高的权重。通过策略优化层中的遗传算法对注意力融合特征预测矩阵进行档案数据管理多目标优化。遗传算法是一种模仿自然选择和遗传学原理的优化方法，它能够在多个的解决方案中寻找到最优解。通过遗传算法，模型能够从众多的超网络模型优化参数组合中选择出最佳组合。这个过程涉及到对不同的参数组合进行评估和比较，考虑到它们对系统性能的潜在影响。根据通过遗传算法确定的目标超网络模型优化参数组合，对初始档案数据管理超网络模型进行超网络中心参数更新，得到目标档案数据管理超网络模型。通过对超网络模型的核心参数进行调整，以提高系统的整体性能。例如，如果优化分析表明提高数据索引效率对系统性能的提升作用最大，那么系统的超网络中心参数将被调整，以优化索引策略和算法。

上面对本申请实施例中档案数据的管理方法进行了描述，下面对本申请实施例中档案数据的管理装置进行描述，请参阅图2，本申请实施例中档案数据的管理装置一个实施例包括：

构建模块201，用于基于预置的多维档案数据中心和多个目标档案数据库构建初始档案数据管理超网络模型，并确定每个目标档案数据库与所述多维档案数据中心的数据存储和索引节点；

解析模块202，用于获取所述初始档案数据管理超网络模型的数据存储和索引记录，并对所述数据存储和索引记录进行数据存储和索引操作解析，得到多个数据存储和索引操作；

反馈模块203，用于通过所述多维档案数据中心对所述多个数据存储和索引操作进行数据存储和索引反馈，生成每个数据存储和索引操作对应的数据存储和索引反馈信息，并通过所述数据存储和索引节点对所述数据存储和索引反馈信息进行数据回传，得到每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流；

计算模块204，用于获取所述初始档案数据管理超网络模型的数据存储和索引响应时序数据，并对所述数据存储和索引响应时序数据进行特征提取，得到多个响应时序特征数据，以及对每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流进行数据存储和索引准确率度量指标计算，得到多个数据存储和索引准确率度量指标；

转换模块205，用于对所述多个响应时序特征数据以及所述多个数据存储和索引准确率度量指标进行特征编码和矩阵转换，得到目标超网络模型性能评价矩阵；

更新模块206，用于将所述目标超网络模型性能评价矩阵输入预置的档案数据管理多目标优化模型进行档案数据管理多目标优化，生成目标超网络模型优化参数组合，并根据所述目标超网络模型优化参数组合对所述初始档案数据管理超网络模型进行超网络中心参数更新，得到目标档案数据管理超网络模型。

通过上述各个组成部分的协同合作，将多个目标档案数据库整合到一个超网络模型中，通过多维档案数据中心进行统一管理。这有助于降低多个数据库之间的数据孤岛问题，提高数据整合和管理的效率。通过解析数据存储和索引记录以及分类操作，可以自动进行智能数据存储和索引操作。这意味着数据可以被自动地存储、检索和索引，从而提高了数据存储和检索的速度和准确性。包括了性能评价矩阵和多目标优化模型，这使得能够对超网络模型进行性能评估和优化。这有助于提高整个档案数据管理系统的性能，确保数据的快速访问和高效管理。通过多维档案数据中心和数据存储和索引节点之间的数据反馈和回传，可以自动化地改善数据存储和检索操作。这可以减少人工干预，提高系统的自适应性和响应性。使用了特征提取和编码技术，可以更好地理解数据存储和索引的模式，并将其用于性能评估和优化。这有助于提高数据管理的智能化水平。通过档案数据管理多目标优化模型，可以同时优化多个性能指标，进而提高了档案数据的管理准确率。

本申请还提供一种档案数据的管理设备，所述档案数据的管理设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述档案数据的管理方法的步骤。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述档案数据的管理方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，系统和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random acceS memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种档案数据的管理方法，其特征在于，所述档案数据的管理方法包括：

基于预置的多维档案数据中心和多个目标档案数据库构建初始档案数据管理超网络模型，并确定每个目标档案数据库与所述多维档案数据中心的数据存储和索引节点；

获取所述初始档案数据管理超网络模型的数据存储和索引记录，并对所述数据存储和索引记录进行数据存储和索引操作解析，得到多个数据存储和索引操作；

通过所述多维档案数据中心对所述多个数据存储和索引操作进行数据存储和索引反馈，生成每个数据存储和索引操作对应的数据存储和索引反馈信息，并通过所述数据存储和索引节点对所述数据存储和索引反馈信息进行数据回传，得到每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流；

获取所述初始档案数据管理超网络模型的数据存储和索引响应时序数据，并对所述数据存储和索引响应时序数据进行特征提取，得到多个响应时序特征数据，以及对每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流进行数据存储和索引准确率度量指标计算，得到多个数据存储和索引准确率度量指标；

对所述多个响应时序特征数据以及所述多个数据存储和索引准确率度量指标进行特征编码和矩阵转换，得到目标超网络模型性能评价矩阵；

将所述目标超网络模型性能评价矩阵输入预置的档案数据管理多目标优化模型进行档案数据管理多目标优化，生成目标超网络模型优化参数组合，并根据所述目标超网络模型优化参数组合对所述初始档案数据管理超网络模型进行超网络中心参数更新，得到目标档案数据管理超网络模型。

2.根据权利要求1所述的档案数据的管理方法，其特征在于，所述基于预置的多维档案数据中心和多个目标档案数据库构建初始档案数据管理超网络模型，并确定每个目标档案数据库与所述多维档案数据中心的数据存储和索引节点，包括：

创建多维档案数据中心，并对所述多维档案数据中心以及多个目标档案数据库进行索引和存储策略分析，得到所述多维档案数据中心与每个目标档案数据库之间的索引和存储策略；

根据所述索引和存储策略对所述多维档案数据中心与每个目标档案数据库进行连接关系建立，得到节点集合以及边集合；

根据所述节点集合以及所述边集合，对所述多维档案数据中心和多个目标档案数据库进行超网络模型构建，得到初始档案数据管理超网络模型；

对所述初始档案数据管理超网络模型进行数据存储和索引节点解析，得到每个目标档案数据库与所述多维档案数据中心的数据存储和索引节点。

3.根据权利要求1所述的档案数据的管理方法，其特征在于，所述获取所述初始档案数据管理超网络模型的数据存储和索引记录，并对所述数据存储和索引记录进行数据存储和索引操作解析，得到多个数据存储和索引操作，包括：

基于所述初始档案数据管理超网络模型分别获取每个目标档案数据库的数据存储和索引记录；

对所述数据存储和索引记录进行操作解析，得到每个数据存储和索引记录的目标决策动作；

对所述目标决策动作进行操作分类，得到每个数据存储和索引记录的操作分类结果；

获取所述目标决策动作对应的时间戳数据，并根据所述时间戳数据和操作分类结果对每个数据存储和索引记录的目标决策动作进行解析处理，得到多个数据存储和索引操作。

4.根据权利要求1所述的档案数据的管理方法，其特征在于，所述通过所述多维档案数据中心对所述多个数据存储和索引操作进行数据存储和索引反馈，生成每个数据存储和索引操作对应的数据存储和索引反馈信息，并通过所述数据存储和索引节点对所述数据存储和索引反馈信息进行数据回传，得到每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流，包括：

通过所述多维档案数据中心对所述多个数据存储和索引操作进行数据存储和索引反馈，生成每个数据存储和索引操作对应的数据存储和索引反馈信息；

通过所述多维档案数据中心创建所述数据存储和索引反馈信息的数据回传参数组合，并根据所述数据回传参数组合，通过所述数据存储和索引节点对所述数据存储和索引反馈信息进行数据回传，同时，根据所述数据存储和索引反馈信息生成每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流。

5.根据权利要求4所述的档案数据的管理方法，其特征在于，所述获取所述初始档案数据管理超网络模型的数据存储和索引响应时序数据，并对所述数据存储和索引响应时序数据进行特征提取，得到多个响应时序特征数据，以及对每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流进行数据存储和索引准确率度量指标计算，得到多个数据存储和索引准确率度量指标，包括：

获取所述初始档案数据管理超网络模型的数据存储和索引响应时序数据，并对所述数据存储和索引响应时序数据进行分布映射，得到响应时序分布图；

对所述响应时序分布图进行分布特征点提取，得到对应的多个分布特征点，并根据所述多个分布特征点生成对应的多个响应时序特征数据；

对每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流进行数据存储和索引准确率度量指标计算，得到多个数据存储和索引准确率度量指标。

6.根据权利要求5所述的档案数据的管理方法，其特征在于，所述对所述多个响应时序特征数据以及所述多个数据存储和索引准确率度量指标进行特征编码和矩阵转换，得到目标超网络模型性能评价矩阵，包括：

对所述多个响应时序特征数据进行归一化处理，得到多个归一化响应时序特征，并对所述多个归一化响应时序特征进行特征编码，得到响应时序特征向量；

对所述多个数据存储和索引准确率度量指标进行归一化处理，得到多个归一化准确率度量指标，并对所述多个归一化准确率度量指标进行特征编码，得到准确率度量指标向量；

对所述响应时序特征向量以及所述准确率度量指标向量进行权重分配，得到所述响应时序特征向量的第一向量权重以及所述准确率度量指标向量的第二向量权重；

根据所述第一向量权重计算所述响应时序特征向量的第一加权特征向量，并根据所述第二向量权重计算所述准确率度量指标向量的第二加权特征向量；

对所述第一加权特征向量以及所述第二加权特征向量进行矩阵转换，得到目标超网络模型性能评价矩阵。

7.根据权利要求6所述的档案数据的管理方法，其特征在于，所述将所述目标超网络模型性能评价矩阵输入预置的档案数据管理多目标优化模型进行档案数据管理多目标优化，生成目标超网络模型优化参数组合，并根据所述目标超网络模型优化参数组合对所述初始档案数据管理超网络模型进行超网络中心参数更新，得到目标档案数据管理超网络模型，包括：

将所述目标超网络模型性能评价矩阵输入预置的档案数据管理多目标优化模型，其中，所述档案数据管理多目标优化模型包括多个弱分类器、多个注意力机制层以及策略优化层；

通过所述多个弱分类器，分别对所述目标超网络模型性能评价矩阵进行隐藏特征提取，输出每个弱分类器的超网络模型性能特征预测矩阵；

分别将每个弱分类器的超网络模型性能特征预测矩阵输入所述多个注意力机制层进行注意力机制加权分析，输出对应的注意力融合特征预测矩阵；

通过所述策略优化层中的遗传算法，对所述注意力融合特征预测矩阵进行档案数据管理多目标优化，生成目标超网络模型优化参数组合；

根据所述目标超网络模型优化参数组合对所述初始档案数据管理超网络模型进行超网络中心参数更新，得到目标档案数据管理超网络模型。

8.一种档案数据的管理装置，其特征在于，所述档案数据的管理装置包括：

构建模块，用于基于预置的多维档案数据中心和多个目标档案数据库构建初始档案数据管理超网络模型，并确定每个目标档案数据库与所述多维档案数据中心的数据存储和索引节点；

解析模块，用于获取所述初始档案数据管理超网络模型的数据存储和索引记录，并对所述数据存储和索引记录进行数据存储和索引操作解析，得到多个数据存储和索引操作；

反馈模块，用于通过所述多维档案数据中心对所述多个数据存储和索引操作进行数据存储和索引反馈，生成每个数据存储和索引操作对应的数据存储和索引反馈信息，并通过所述数据存储和索引节点对所述数据存储和索引反馈信息进行数据回传，得到每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流；

计算模块，用于获取所述初始档案数据管理超网络模型的数据存储和索引响应时序数据，并对所述数据存储和索引响应时序数据进行特征提取，得到多个响应时序特征数据，以及对每个数据存储和索引操作的目标存储和索引数据流进行数据存储和索引准确率度量指标计算，得到多个数据存储和索引准确率度量指标；

转换模块，用于对所述多个响应时序特征数据以及所述多个数据存储和索引准确率度量指标进行特征编码和矩阵转换，得到目标超网络模型性能评价矩阵；

更新模块，用于将所述目标超网络模型性能评价矩阵输入预置的档案数据管理多目标优化模型进行档案数据管理多目标优化，生成目标超网络模型优化参数组合，并根据所述目标超网络模型优化参数组合对所述初始档案数据管理超网络模型进行超网络中心参数更新，得到目标档案数据管理超网络模型。

9.一种档案数据的管理设备，其特征在于，所述档案数据的管理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述档案数据的管理设备执行如权利要求1-7中任一项所述的档案数据的管理方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的档案数据的管理方法。