CN119226226B 智能微型档案室的档案管理系统、方法及设备 （宁波八益集团有限公司）

备本申请公开了一种智能微型档案室的档案单元用于通过OCR识别待存储档案的内容，并计索单元用于计算检索关键词与所有档案的内容采用改进的协同过滤算法对已选档案的关联档2所述存储定位单元用于通过OCR识别待存储档案的内容，并计算待存储档案与多个目对包含待存储档案内容的图像进行预处理，并分别检测文本区域和图像区域通过基于密度的初始中心选择策略和自适应的聚类数量调整机制对优化后的节点表计算待存储档案与多个目标聚类中心的相似度，以选所述档案编码单元用于根据包括档案类型、存储位置、安全等级和日所述档案检索单元用于计算检索关键词与所有档案的内容相似度，并基所述档案推荐单元用于采用改进的协同过滤算法对已选档案的关联所述加密单元用于对包括OCR识别的档案内容和档案多维编码的数据进行加密，以存采用自然语言处理模型对检索关键词进行意图识别和3基于用户权限和档案的安全等级定义访问控制策略，并对检索结将档案内容分成多个固定大小的块，以使用改进的AES_256算法对每个块进行独立加文档长度，δ表示BM25+算法中的额外参数，HammingDistance()表示计算两个编码之间的汉明距离，Encoding()表示将文档或查询转换为多维编码，MaxDistance表示两远程监管单元用于为上级档案室提供下级档案室的实时运行状态、环境参数和/或人员操4对包含待存储档案内容的图像进行预处理，并分别检测文本区域和图像区域通过基于密度的初始中心选择策略和自适应的聚类数量调整机制对优化后的节点表计算待存储档案与多个目标聚类中心的相似度，以选根据包括档案类型、存储位置、安全等级和日期编号的档案属计算检索关键词与所有档案的内容相似度，并基于用户权56档案的内容相似度，并基于用户权限和档案的多维编码输出一个或多个待选档案的信息；密单元用于对包括OCR识别的档案内容和档案多维编码的数据进行加密，以存储至离线数7i表示计算两个编码之间的汉明距离，Encoding()表示将文档或查询转换为多维编码，TY+y·sy+6-c"-y,其中，Rij表示用户i对档案j的预测交互矩阵强度，μ表示全局8[0027]图1为本申请实施例提供的一种智能微型档案室的档案管理系统的示意框图。需9的backbone网络采用CSPDarknet53，并引入了空间金字塔池化(SPP)模块增强特征提取能力。检测出的文本区域随后被裁剪并输入到识别模型中。识别模型可以采用双向LSTM_Transformer架构。首先使用CNN提取图像特征，然后输入双向LSTM网络捕捉上下文信息。LSTM的输出再经过多头注意力机制的Transformer编码器，最后通过CTC解码得到识别结似度的聚类确定存储位置。相似度计算可以采用余弦相似度与编辑距离的加权组合：Similarity(doc,cluster)=α·cos(doc,cluster\_center)+(1_α)·(1_n[0047]档案检索单元103用于计算检索关键词与所有档案的内容相似度，并基于用户权[0048]档案推荐单元104用于采用改进的协同过滤算法对已选档案的关联档案进行推w39j,其中μ为全局平均值，bi和bj分别为用户和档案的偏置项，pi和qj为用户和档案的隐向使用随机梯度下降(SGD)优化上述目标(current\_time_interaction\_time))，将时间因子整合到矩阵分解模型中：rating+λ2[0059]explanation并通过基于身份的加密方案进行密钥分发。密钥由以下公式生成：K＝H(user\_id∥[0069]此外，本申请实施例还可以包括配置远程监管单元106；其中所述远程监管单元106用于为上级档案室提供下级档案室的实时运行状态、环境参[0086]结合上述模型，审批流程可以配置为允许[0088]图2为本申请实施例提供的一种档案检索方法的流程示意图。本单元采用多阶段Qoriginal表示用户输入的原始查询词集合，KGexpand(Qoriginal)表示基于知识图谱进行的查询平均文档长度，δ表示BM25+算法中的额外参数，HammingDistance()表示计算两个编码之间的汉明距离，Encoding()表示将文档或查询转换为多维编码，MaxDistance表示两个编[0102]具体而言，本申请实施例融合多特征的相似度计算方法考虑了文本内容相似度、果进行筛选，以输出一个或多个待选档案的信息。具体而言，使用基于属性的访问控制[0114]Policy(user,d[0116]本申请上述内容所公开的一种智能微型档案室的档案