(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211487065.4 (22)申请日 2022.11.25 (71)申请人 浙江星汉信息技 术股份有限公司 地址 310000 浙江省杭州市余杭区五常街 道西溪八方城8幢6 01室 (72)发明人 蔡利华　梁尔真　吴存锋　郑望献　 周蕾　梁浩　 (74)专利代理 机构 杭州新雏鹰知识产权代理有 限公司 3 3474 专利代理师 张玉平 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/23(2019.01) G06N 3/00(2006.01) (54)发明名称 基于云端存储的档案的热度评估和更新方 法 (57)摘要 本发明提供一种基于云端存储的档案的热 度评估和更新方法， 属于数据处理技术领域， 具 体包括： 基于电子档案的近三年的借阅次数、 点 击次数、 存储时间得到基础热度； 将基础热度大 于第一热度阈值的电子档案作为潜在热门档案， 并基于潜在热门档案的近一月的借阅次数、 点击 次数， 对潜在热门档案的基础热度进行修正得到 热度， 并将热度大于第二热度阈值的潜在热门档 案作为热门档案， 基于热门档案的热度、 热门档 案的档案类型确定热门档案的备份的副本数量， 从而实现了电子档案的热度的实时更新， 提升了 检索和借阅的效率。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115544377 A 2022.12.30 CN 115544377 A 1.一种基于云端存 储的档案的热度评估和更新方法， 其特 征在于， 具体包括： S11基于电子档案的近三年的借阅次数、 点击次数， 以及所述电子档案的存储时间， 采 用基于GSO算法优化的BP神经网络算法 的基础热度预测模型， 得到所述电子档案的基础热 度； S12判断所述电子档案的基础热度是否大于第一热度阈值， 若是， 则将所述基础热度大 于第一热度阈值的电子档案作为潜在热门档案， 并进入步骤S13， 若否， 则将所述电子方案 作为冷门电子档案， 并将所述冷门电子档案的基础热度作为所述冷门电子档案的热度， 基 于所述冷门电子档案的热度、 冷门电子档案的档案类型确定所述冷门电子档案的备份的副 本数量； S13基于所述潜在热门档案的近一月的借阅次数、 点击次数， 对所述潜在热门档案的基 础热度进行修正， 得到所述潜在热门档案的热度， 并判断所述潜在热门档案的热度是否大 于第二热度阈值， 若 是， 则将热度大于第二热度阈值的潜在热门档案作为热门档案， 并进入 步骤S14， 若否， 则将所述潜在热门档案作为冷门电子档案， 并基于所述冷门电子档案的热 度、 冷门电子档案的档案类型确定所述冷门电子档案的备份的副本数量； S14基于所述热门档案的热度、 热门档案的档案类型确定所述热门档案的备份的副本 数量。 2.如权利要求1所述的档案的热度评估和更新方法， 其特征在于， 所述电子档 案的基础 热度的构建的具体步骤为： S21基于所述电子档案的近三年的借阅次数与所有电子档案的近三年的平均借阅次数 的比值构建所述电子档案的借阅比、 基于所述电子档案的近三年的点击次数与所有电子档 案的近三 年的平均点击次数 得到所述电子档案的点击比； S22基于所述电子档案的借阅比与所述电子档案的点击比， 得到所述电子档案的热度 比， 并判断所述电子档案的热度比是否第一阈值， 若是， 则进入步骤S23， 若否， 则将所述电 子档案作为冷门电子档案， 并将所述电子档案的基础热度设置为0， 其中电子档案的基础热 度的取值范围在0 到1之间， 基础热度的值越大， 则所述电子档案的基础热度越高； S23基于所述电子档案的热度比、 所述电子档案的存储时间构建输入集， 采用基于GSO 算法优化的BP神经网络算法的基础热度优化预测模型， 得到所述电子档案的基础热度。 3.如权利要求2所述的档案的热度评估和更新方法， 其特征在于， 基于所述电子档案的 借阅比与所述电子档案的点击比， 采用基于层次分析法的模型， 实现对所述电子档案的热 度比的构建。 4.如权利要求1所述的档案的热度评估和更新方法， 其特征在于， 第 一热度阈值根据 所 有电子档案的基础热值的平均值、 电子档案的数量进行确定， 其中所述所有电子档案的基 础热值的平均值越大， 电子档案的数量越多， 则所述第一热度阈值越大。 5.如权利要求1所述的档案的热度评估和更新方法， 其特征在于， 所述档案类型至少包 括国家机构档案、 党派团体档案、 企业单位档案、 事业单位档案、 名人档案 。 6.如权利要求5所述的档案的热度评估和更新方法， 其特征在于， 确定所述冷门电子档 案的备份的副本数量的具体步骤为： S31判断所述冷门电子档案的档案类型是否属于国家机构档案或者党派团体档案， 若 是， 则按照所述热门档案的备份的副本数量的平均值确定所述冷门档案的备份的副本数权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115544377 A 2量， 若否， 则进入步骤S32； S32基于所述冷门电子档案的档案类型， 采用专家打分的形式， 确定所述冷门电子档案 的可靠度要求评分； S33基于所述冷门电子档案的可靠度要求评分、 冷门电子档案的热度， 构建所述冷门电 子档案的备份重要性评 分， 并基于所述备份重要性评分的大小确定所述冷门电子档案的备 份的副本数量。 7.如权利要求1所述的档案的热度评估和更新方法， 其特征在于， 潜在热门档 案的热度 构建的具体步骤为： S41基于潜在热门档案的近一月的借阅次数与所有电子档案的近一月的平均借阅次数 的比值构建所述潜在热门档案的近期借阅比、 基于所述潜在热门档案的近一月的点击次数 与所有电子档案的近一月的平均点击次数 得到所述潜在热门档案的近期点击比； S42基于所述潜在热门档案的近期借阅比与所述潜在热门档案的近期点击比， 得到所 述潜在热门档案的近期热度比， 并判断所述潜在热门档案的近期热度比是否第二阈值， 若 是， 则将所述潜在热门电子档案作为热门档案， 并将所述潜在电子档案的热度设置为1， 其 中所述热度的取值范围在0到1之间， 热度的值越大， 则所述热度越高， 若否， 则进入步骤 S43； S43基于所述潜在热门档案的近期热度比， 潜在热门档案的基础热度， 采用基于GSO算 法优化的BP神经网络算法的热度预测模型， 得到所述潜在热门档案的热度。 8.如权利要求5所述的档案的热度评估和更新方法， 其特征在于， 当所述热门档案的热 度大于第三阈值或者所述热门档案的档案类型属于国家机构档案或者党派团体档案， 则将 所述热门档案的备份的副本数量设置为备份数量上限值。 9.一种终端设备， 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程序， 所述处理器执行所述程序时， 实现权利要求1 ‑8任意一项所述的一种基于云端存储的档案 的热度评估和更新方法。 10.一种计算机存储介质， 其上存储有计算机程序， 当所述计算机程序在计算机中执行 时， 令计算机执行权利要求1 ‑8任意一项所述的一种基于云端存储的档案的热度评估和更 新方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115544377 A 3