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龙图腾网获悉青岛大学申请的专利一种基于大数据的档案分类管理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119847998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510315301.1，技术领域涉及：G06F16/16；该发明授权一种基于大数据的档案分类管理系统是由王颖;袁芳;宋媛媛设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的档案分类管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的档案分类管理系统，涉及档案管理技术领域，包括档案数据采集模块、数据存储模块、档案分类模块、检索推荐模块和可视化模块，数据存储模块包括分层存储单元，检索推荐模块包括结果推荐单元和相关性分析单元，结果推荐单元用于根据用户输入的内容提供具体的档案，相关性分析单元根据结果推荐单元提供的档案与其他档案进行对比，具备了通过检索推荐模块综合分析档案数据，基于历史访问频率、时效性和相似度等因素，为用户推荐最符合需求的档案，并提供相关档案以供参考，提升检索精度，提高档案分类管理系统效率，通过分层存储技术，有效提高访问速度、响应时间，并减少存储费用，降低系统建设成本的效果。

本发明授权一种基于大数据的档案分类管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的档案分类管理系统，其特征在于，包括档案数据采集模块、数据存储模块、档案分类模块、检索推荐模块和可视化模块；所述档案数据采集模块用于从数据源中获取档案数据；所述数据存储模块用于对档案数据采集模块采集到的数据进行存储，所述数据存储模块包括分层存储单元，所述分层存储单元用于将档案数据分为冷档案和热档案，并使用不同的存储介质进行存储；所述档案分类模块利用元数据收集工具获取档案数据的元数据，并为每个档案数据生成标签，标签包括时间、关键词、数据来源和类别，根据标签对档案数据进行分类；所述检索推荐模块包括结果推荐单元和相关性分析单元，所述结果推荐单元用于根据用户输入的内容提供具体的档案，所述相关性分析单元根据所述结果推荐单元提供的档案与其他档案进行对比，根据对比结果为用户提供相关档案；所述分层存储单元档案数据划分过程如下： ；其中A是热度评分；F是档案访问频率，表示过去单位时间内的访问次数；α是访问频率影响系数，取值范围为0至1；T是距最近一次访问的时间间隔；β是访问时间间隔影响系数，取值范围为0至1；Z是档案重要性权重，取值范围为0至1；热度评分A越高表示档案数据使用更加频繁，反之则表示档案数据使用越少，设定热度评分A的分类阈值为Y1，当A大于Y1时，为热档案，当A小于Y1时，为冷档案，对于热档案，将其移动至高性能存储介质中，以提高访问速度和响应时间，对于冷档案，将其移动至低成本的存储介质中，以减少存储费用；所述结果推荐单元过程如下： ；其中G表示用户查询内容，S表示候选分；SD1,G表示根据用户查询内容档案一的候选分；RD1,G表示用户查询内容与档案一的相似度评分；W1表示RD1,G的影响系数，取值范围为0至1；HD1表示档案一的历史访问频率；W2表示HD1的影响系数，取值范围为0至1；CD1表示档案一的时效性；W3表示CD1的影响系数，取值范围为0至1；档案一的历史访问频率HD1得出过程如下： ；其中U表示使用者集合；MpD1表示使用者p访问档案一的次数；Mp表示使用者p的影响系数，取值范围为0至1，代表不同用户的重要性；SD1,G越大表示档案一与用户查询内容的关联性越强，用户在使用系统过程中，输入用户查询内容G后，搜索结果栏会自动推荐得分最高的一个档案，以保证档案查询精度，用户可以根据需求调整W1、W2和W3，提高档案查询的灵活性；所述相关性分析单元分析过程如下： ；其中RD1,D2表示档案一和档案二的相似度评分；fiD1表示在档案一中第i个关键词出现频次；fiD2表示在档案二中第i个关键词出现频次；n表示关键词的数量； 表示档案一和档案二之间共享特征频次的最小值之和，用于计算两个档案在每个关键词上有多少重叠，并找出每个关键词的最小值； 表示档案一和档案二中特征总数的最大值；通过计算两个档案之间共享特征的重叠程度，并用它们的特征总数的最大值进行标准化，来衡量两个档案的相关性，得到相似度评分，相关性分析单元可以确定两个档案在关键词的相似度，帮助查找相似档案和进行档案内容对比，在所述结果推荐单元为用户推荐候选分S最高的档案后，相关性分析单元将计算候选分S最高的档案与其他档案的相似度评分，并设定RD1,D2的评分阈值为Y2，当RD1,D2大于Y2时，表示两个档案的相似度高，将与得分最高的档案对比的档案加入搜索结果栏，当RD1,D2小于Y2时，则不加入。

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