本發(fā)明提出了一種基于ai的電子文件智能管理方法及系統(tǒng)，屬于信息。

背景技術(shù)：

1、隨著數(shù)字化時(shí)代的到來，電子文件的管理已成為提高工作效率的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的文件管理方法往往依賴于用戶手動(dòng)操作，存在操作繁瑣、效率低下等問題。此外，現(xiàn)有的電子文件管理系統(tǒng)大多缺乏智能化和個(gè)性化，無法根據(jù)用戶的實(shí)際需求進(jìn)行智能推薦和分類。因此，迫切需要開發(fā)一種基于人工智能的電子文件智能管理方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中的痛點(diǎn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種基于ai的電子文件智能管理方法及系統(tǒng)，用以解決上述背景技術(shù)中提及的問題：

2、本發(fā)明提出的一種基于ai的電子文件智能管理方法，所述方法包括：

3、s1、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)文件內(nèi)容進(jìn)行多層次特征提取，基于提取的特征，訓(xùn)練一個(gè)自適應(yīng)分類模型；

4、s2、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)用戶的歷史操作記錄和行為習(xí)慣，構(gòu)建用戶畫像，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制，根據(jù)用戶畫像和當(dāng)前上下文，動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦策略；

5、s3、根據(jù)文件內(nèi)容的相似性和用戶的使用習(xí)慣，自動(dòng)生成智能文件夾，動(dòng)態(tài)調(diào)整文件組織結(jié)構(gòu)，結(jié)合自然語言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)基于語義的搜索功能，同時(shí)利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化搜索結(jié)果排序；

6、s4、通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)文件訪問模式進(jìn)行建模，實(shí)時(shí)監(jiān)測異常訪問行為，若發(fā)現(xiàn)異常行為，系統(tǒng)觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，同時(shí)根據(jù)預(yù)設(shè)的安全策略自動(dòng)采取響應(yīng)措施。

7、進(jìn)一步的，所述s1，包括：

8、s11、特征提取前對(duì)文件內(nèi)容進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括：

9、文本預(yù)處理：對(duì)文本文件進(jìn)行分詞、去停用詞、詞干提取操作，

10、圖像預(yù)處理：對(duì)圖像文件進(jìn)行縮放、灰度化、邊緣檢測操作，

11、音頻預(yù)處理：對(duì)音頻文件進(jìn)行頻譜分析、梅爾頻率倒譜系數(shù)提取操作；

12、s12、利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)預(yù)處理后的文件內(nèi)容進(jìn)行多層次特征提??；包括：

13、通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理后的文本進(jìn)行卷積操作，提取文本的局部特征；再結(jié)合遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)文本序列進(jìn)行建模，捕捉文本的上下文依賴關(guān)系，

14、通過預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行特征提取，獲取圖像的高層次語義信息，

15、通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)音頻的mfcc特征進(jìn)行卷積操作，結(jié)合遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)音頻的時(shí)序特征進(jìn)行捕捉；

16、s13、基于提取的多層次特征，構(gòu)建自適應(yīng)分類模型，通過大量標(biāo)注好的文件數(shù)據(jù)對(duì)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，將提取的特征輸入訓(xùn)練好的自適應(yīng)分類模型中，并輸出每個(gè)文件的分類標(biāo)簽。

17、進(jìn)一步的，所述s13，包括：

18、基于跨模態(tài)特征融合機(jī)制，將來自文本、圖像、音頻三種不同模態(tài)的特征進(jìn)行融合，并通過注意力機(jī)制或門控機(jī)制對(duì)各模態(tài)特征在融合過程中的權(quán)重進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整；

19、在特征融合的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步整合來自卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部特征提取能力和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上下文/時(shí)序建模能力；

20、基于特征融合的結(jié)果，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)和模型架構(gòu)搜索；并通過隨機(jī)森林將多個(gè)基分類器的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行集成；

21、收集并整理包含豐富標(biāo)簽信息的大規(guī)模文件數(shù)據(jù)集，并通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)多樣性進(jìn)行增加；

22、在標(biāo)注數(shù)據(jù)有限的情況下，引入半監(jiān)督學(xué)習(xí)或無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，利用未標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)模型性能進(jìn)行提升；

23、基于用戶反饋機(jī)制，通過實(shí)際應(yīng)用中模型分類結(jié)果的反饋，對(duì)模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化和迭代，并利用主動(dòng)學(xué)習(xí)，根據(jù)用戶反饋選擇樣本進(jìn)行人工標(biāo)注，并重新訓(xùn)練模型，形成閉環(huán)反饋系統(tǒng)。

24、進(jìn)一步的，所述基于跨模態(tài)特征融合機(jī)制，將來自文本、圖像、音頻三種不同模態(tài)的特征進(jìn)行融合，并通過注意力機(jī)制或門控機(jī)制對(duì)各模態(tài)特征在融合過程中的權(quán)重進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整；包括：

25、對(duì)從文本、圖像、音頻中提取的特征進(jìn)行維度統(tǒng)一處理，并通過z-score標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)特征進(jìn)行歸一化處理；

26、將經(jīng)過初步對(duì)齊和歸一化的文本、圖像、音頻特征進(jìn)行拼接，形成一個(gè)包含所有模態(tài)信息的聯(lián)合特征向量；

27、基于特征融合網(wǎng)絡(luò)，通過注意力機(jī)制或自注意力機(jī)制不同模態(tài)特征之間的關(guān)聯(lián)性和重要性進(jìn)行動(dòng)態(tài)地學(xué)習(xí)；

28、通過門控機(jī)制，對(duì)不同模態(tài)特征在融合過程中的信息流進(jìn)行控制；

29、通過多種評(píng)估指標(biāo)，對(duì)融合后的特征進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估；通過對(duì)比不同融合策略下的評(píng)估結(jié)果，選擇最優(yōu)的融合方案，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果，對(duì)融合特征進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。

30、進(jìn)一步的，所述s2，包括：

31、s21、從服務(wù)器后臺(tái)獲取用戶的歷史操作記錄，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，構(gòu)建用戶畫像；

32、s22、將用戶畫像、當(dāng)前上下文作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的狀態(tài)空間，并對(duì)推薦系統(tǒng)的動(dòng)作空間進(jìn)行定義；

33、s23、通過獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，根據(jù)用戶行為對(duì)推薦系統(tǒng)進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，所述用戶行為包括是否點(diǎn)擊推薦文件以及停留時(shí)間；

34、s24、通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)推薦策略進(jìn)行訓(xùn)練，使系統(tǒng)根據(jù)用戶畫像和上下文動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦策略。

35、進(jìn)一步的，所述s22，包括：

36、收集并整合當(dāng)前的多維度上下文信息，基于s21中構(gòu)建的用戶畫像，結(jié)合實(shí)時(shí)的用戶行為數(shù)據(jù)，通過在線學(xué)習(xí)技術(shù)動(dòng)態(tài)更新用戶畫像；

37、將上述整合后的上下文信息與動(dòng)態(tài)更新的用戶畫像相結(jié)合，形成一個(gè)高維的狀態(tài)空間；

38、對(duì)推薦系統(tǒng)的動(dòng)作空間進(jìn)行定義，在動(dòng)作空間的基礎(chǔ)上，基于情境感知策略，根據(jù)用戶所處的具體情境動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦動(dòng)作。

39、進(jìn)一步的，所述s3，包括：

40、s31、利用余弦相似度對(duì)文件內(nèi)容的相似性進(jìn)行計(jì)算，結(jié)合用戶的歷史操作記錄，對(duì)用戶的使用習(xí)慣進(jìn)行分析；

41、s32、根據(jù)文件內(nèi)容的相似性和用戶的使用習(xí)慣，自動(dòng)生成智能文件夾，并動(dòng)態(tài)調(diào)整文件組織結(jié)構(gòu)；

42、s33、通過gpt預(yù)訓(xùn)練語言模型對(duì)用戶輸入的查詢語句進(jìn)行語義理解，對(duì)文件內(nèi)容進(jìn)行索引構(gòu)建，并支持基于關(guān)鍵詞和自然語言的搜索；

43、s34、通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)搜索結(jié)果進(jìn)行排序，使相關(guān)的文件優(yōu)先顯示給用戶。

44、進(jìn)一步的，所述s32，包括：

45、在利用余弦相似度計(jì)算文件內(nèi)容相似性的基礎(chǔ)上，通過深度語義分析技術(shù)，對(duì)文件內(nèi)容進(jìn)行語義理解，結(jié)合文件類型和內(nèi)容特征，構(gòu)建多維度的文件相似性矩陣，捕捉文件間更深層次的關(guān)聯(lián)；

46、對(duì)用戶的歷史操作記錄進(jìn)行深入分析，通過聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，對(duì)用戶文件使用的潛在模式進(jìn)行識(shí)別；

47、基于文件內(nèi)容相似性和用戶行為模式，根據(jù)預(yù)設(shè)的智能文件夾生成算法，自動(dòng)將相關(guān)文件歸類到同一文件夾中，并引入用戶反饋機(jī)制，允許用戶對(duì)自動(dòng)生成的文件夾進(jìn)行命名、調(diào)整或刪除；

48、根據(jù)用戶的使用習(xí)慣和工作流程，動(dòng)態(tài)調(diào)整文件組織結(jié)構(gòu)，基于上下文感知技術(shù)，根據(jù)用戶當(dāng)前的工作情境，智能推薦或隱藏相關(guān)文件夾；

49、結(jié)合用戶的個(gè)人偏好和工作風(fēng)格，對(duì)智能文件夾進(jìn)行個(gè)性化優(yōu)化，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，根據(jù)用戶對(duì)智能文件夾的使用反饋（如點(diǎn)擊率、停留時(shí)間等），不斷調(diào)整和優(yōu)化文件夾的生成規(guī)則和展示策略。

50、進(jìn)一步的，所述s4，包括：

51、s41、對(duì)用戶的文件訪問記錄進(jìn)行特征提取，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)用戶的文件訪問模式進(jìn)行建模，捕捉用戶的正常訪問行為特征；

52、s42、實(shí)時(shí)監(jiān)測用戶的文件訪問行為，與模型預(yù)測的正常訪問行為進(jìn)行對(duì)比，若用戶的訪問行為偏離正常模式，則判定為異常行為；

53、s43、若發(fā)現(xiàn)異常行為，則立即觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，向用戶或管理員發(fā)送預(yù)警信息，并根據(jù)預(yù)設(shè)的安全策略自動(dòng)采取響應(yīng)措施。

54、本發(fā)明提出的一種基于ai的電子文件智能管理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

55、特征提取模塊：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)文件內(nèi)容進(jìn)行多層次特征提取，基于提取的特征，訓(xùn)練一個(gè)自適應(yīng)分類模型；

56、策略調(diào)整模塊：基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)用戶的歷史操作記錄和行為習(xí)慣，構(gòu)建用戶畫像，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制，根據(jù)用戶畫像和當(dāng)前上下文，動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦策略；

57、排序優(yōu)化模塊：根據(jù)文件內(nèi)容的相似性和用戶的使用習(xí)慣，自動(dòng)生成智能文件夾，動(dòng)態(tài)調(diào)整文件組織結(jié)構(gòu)，結(jié)合自然語言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)基于語義的搜索功能，同時(shí)利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化搜索結(jié)果排序；

58、異常處理模塊：通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)文件訪問模式進(jìn)行建模，實(shí)時(shí)監(jiān)測異常訪問行為，若發(fā)現(xiàn)異常行為，系統(tǒng)觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，同時(shí)根據(jù)預(yù)設(shè)的安全策略自動(dòng)采取響應(yīng)措施。

59、本發(fā)明有益效果：通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠從文本、圖像、音頻等多模態(tài)文件中提取多層次特征，充分挖掘文件的內(nèi)在信息，提升文件分類的精確度；特征融合機(jī)制（如跨模態(tài)特征融合和注意力機(jī)制）能有效整合不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，提高分類模型的準(zhǔn)確性和魯棒性；自適應(yīng)分類模型能基于大量標(biāo)注數(shù)據(jù)不斷進(jìn)行優(yōu)化，保證分類結(jié)果的持續(xù)改進(jìn)；通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，根據(jù)用戶的歷史行為和當(dāng)前上下文信息，智能調(diào)整推薦策略，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。用戶畫像和實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)的結(jié)合，可以精確捕捉用戶偏好和需求；動(dòng)態(tài)更新的用戶畫像與情境感知能力使得推薦更加符合用戶的實(shí)際工作需求，提高文件管理系統(tǒng)的用戶體驗(yàn)；結(jié)合文件內(nèi)容的相似性分析和用戶使用習(xí)慣，自動(dòng)生成智能文件夾，并根據(jù)用戶行為動(dòng)態(tài)調(diào)整文件組織結(jié)構(gòu)。這種基于語義的文件組織方式能夠有效降低用戶的搜索成本和文件管理難度；用戶反饋機(jī)制和個(gè)性化優(yōu)化使得文件夾生成更符合用戶工作流程，增強(qiáng)了文件夾系統(tǒng)的靈活性和實(shí)用性。基于自然語言處理技術(shù)，用戶可以通過語義理解和關(guān)鍵詞搜索迅速定位所需文件。結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)搜索結(jié)果的排序優(yōu)化，確保相關(guān)性高的文件優(yōu)先展示，提高了搜索效率和準(zhǔn)確性；動(dòng)態(tài)調(diào)整搜索排序的功能，讓系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶行為和反饋進(jìn)行不斷優(yōu)化，增強(qiáng)系統(tǒng)的智能化；對(duì)文件訪問模式的深度學(xué)習(xí)建模和實(shí)時(shí)監(jiān)控能夠高效識(shí)別異常訪問行為，提供及時(shí)的預(yù)警響應(yīng)。系統(tǒng)自動(dòng)根據(jù)安全策略采取適當(dāng)?shù)陌踩胧Ｕ衔募?shù)據(jù)的安全性；異常行為檢測不僅能提高系統(tǒng)的安全性，還能避免人為疏漏帶來的潛在風(fēng)險(xiǎn)。