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大數據背景下計算機信息處理技術(shù)探析論文
摘 要：近年來(lái)，大數據技術(shù)被廣泛應用于搜索引擎、云查殺等方面，大數據時(shí)代的到來(lái)，在給計算機技術(shù)發(fā)展帶來(lái)機遇的同時(shí)也帶來(lái)新的挑戰�；诖�，對網(wǎng)絡(luò )大數據環(huán)境下的計算機信息處理技術(shù)展開(kāi)探討。
關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò )；大數據；計算機；信息處理
信息化時(shí)代，計算機技術(shù)被廣泛應用于各行業(yè)，大數據時(shí)代的到來(lái)，使得處于網(wǎng)絡(luò )系統終端的人們需要對海量數據執行存儲、整理等任務(wù)。這對于傳統的信息處理技術(shù)來(lái)說(shuō)是個(gè)巨大的挑戰。所以，如何使計算機信息處理技術(shù)適用于大數據時(shí)代，如何向云計算網(wǎng)絡(luò )方向發(fā)展，成為當前研究的熱點(diǎn)。
1 計算機信息處理技術(shù)
計算機信息處理的過(guò)程就是數據傳輸、獲取、分析和處理的過(guò)程。這是個(gè)非常麻煩的過(guò)程，需要運用到的技術(shù)有微電子技術(shù)、網(wǎng)絡(luò )技術(shù)、計算機通信技術(shù)等。計算機處理技術(shù)的主要類(lèi)型有信息系統技術(shù)、檢索技術(shù)、數據庫技術(shù)、通信網(wǎng)絡(luò )技術(shù)，人們在進(jìn)行資料分析、整理時(shí)，主要依賴(lài)于數據庫技術(shù)。
2 大數據時(shí)代數據信息處理的挑戰
大數據在本質(zhì)上具有以下2個(gè)特點(diǎn)：①海量的數據，其存儲、整理是個(gè)巨大的工程，以人力和傳統的計算機技術(shù)是難以解決的；②人們可以通過(guò)有效的途徑，從中獲取對決策等有參考價(jià)值的信息。適應大數據環(huán)境是計算機信息處理技術(shù)的必然結果，雖然它給計算機技術(shù)帶來(lái)了挑戰，但也是計算機信息處理技術(shù)得以發(fā)展的契機。相關(guān)的企業(yè)如果能抓住機會(huì )，加大對大數據環(huán)境下計算機信息處理技術(shù)的研究力度，優(yōu)先掌握新技術(shù)的核心技能，則會(huì )使其在業(yè)界內的競爭力大大提高，給企業(yè)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟效益和社會(huì )效益。
大數據時(shí)代的數據信息處理技術(shù)挑戰主要有3方面：①數據存儲壓力。傳統的數據庫是無(wú)法存儲海量數據的，這些數據還要經(jīng)過(guò)數據管理機制的壓縮、備份管理等，這都是新技術(shù)要解決的。②數據查詢(xún)問(wèn)題。新技術(shù)需要做到對海量數據的查詢(xún)，并且能從中提取有價(jià)值的信息。傳統的計算機信息處理技術(shù)存儲量是以“GB”計算的，在查詢(xún)海量數據時(shí)需要花費很長(cháng)的時(shí)間，且還不一定能得到準確的信息，浪費了時(shí)間。③數據安全問(wèn)題。在各種系統的傳輸、存儲過(guò)程中，由于系統的安全性得不到保證，因此海量數據容易受到病毒攻擊，使得大數據中有參考價(jià)值的信息不能準確地被提取出來(lái)。這也是新技術(shù)需要解決的。
3 大數據環(huán)境下的計算機信息處理技術(shù)
3.1 分布型數據存儲及網(wǎng)絡(luò )深層空間技術(shù)
分布型數據存儲技術(shù)是一種新型的計算機信息處理技術(shù)，已被廣泛應用于像IBM這樣的公司，它主要采用的是列存儲技術(shù)，以列為基本單位，能對數據及進(jìn)行有效的壓縮，還能進(jìn)行快速的循環(huán)。這是行存儲技術(shù)沒(méi)有的特性。由于行、列存儲技術(shù)有各自的局限性，目前應用比較廣泛的是將兩者結合，即行列混合型存儲結構。此種結構比較適用于大數據環(huán)境，能對海量數據進(jìn)行存儲、整理、分析，高效運用磁盤(pán)空間，方便人們及時(shí)搜尋并提取信息，不會(huì )浪費時(shí)間，節約搜索成本。網(wǎng)絡(luò )深層空間技術(shù)在對數據進(jìn)行高效集成處理時(shí)，因其特殊的訪(fǎng)問(wèn)途徑和信息規模大的特性，方便人們利用此技術(shù)對數據進(jìn)行整理。
3.2 數據高效索引與遺傳算法
數據高效索引有很多種方式的索引，被廣泛應用的有2種：①互補型聚簇索引，其創(chuàng )建互補的索引表，以多個(gè)副本作為索引列；②聚簇索引，其存儲數據時(shí)需要依據索引的順序。
遺傳算法在機器學(xué)習、信號處理等方面得到了廣泛的應用，這主要得益于其本身的隨機性及調整搜索方向時(shí)的自動(dòng)化。
3.3 在內容信息的基礎上進(jìn)行數據挖掘
大數據時(shí)代，需要對海量數據進(jìn)行數據挖掘。數據挖掘技術(shù)是在內容數據的基礎上，主要致力于實(shí)體關(guān)聯(lián)研究技術(shù)與網(wǎng)絡(luò )搜索。針對網(wǎng)絡(luò )搜索的算法主要是排序學(xué)習算法，媒體在整理以短文形式存在的大量數據時(shí)，非常麻煩，排序學(xué)習算法應運而生，逐列、逐點(diǎn)及逐對的算法得到了廣泛應用。
3.4 數據分析技術(shù)和可視化技術(shù)
數據分析技術(shù)包括很多種分析，比如網(wǎng)絡(luò )分析、空間分析、情感分析等�；诰W(wǎng)絡(luò )特征進(jìn)行分析的是網(wǎng)絡(luò )分析，拓撲的收集、地理編碼和統計幾何等分析工作就是空間分析，對自然語(yǔ)言進(jìn)行非客觀(guān)的分析是情感分析。
可視化技術(shù)使人們直觀(guān)地通過(guò)此技術(shù)創(chuàng )建的圖物品等來(lái)了解數據集的每個(gè)單一數據分配到集群中的途徑。
3.5 分類(lèi)、聚類(lèi)分析技術(shù)和關(guān)聯(lián)規則技術(shù)
分類(lèi)分析技術(shù)是通過(guò)歸納原來(lái)的數據，對其進(jìn)行分析，找出規律，從而衍生出新的數據點(diǎn)。這種技術(shù)運用在大數據時(shí)代，能通過(guò)客戶(hù)目前的需求預測出客戶(hù)潛在的需求，預測結果是合理的。聚類(lèi)分析技術(shù)指的是受限于不明確的因素，為了使結果合理化、準確度高，對集合處理進(jìn)行分類(lèi)，分成多個(gè)對象組，然后再對對象組進(jìn)行科學(xué)的分析與處理。
以上2種技術(shù)對數據挖掘方面有很大的幫助，因此得到了廣泛的應用。數據挖掘還可以通過(guò)關(guān)聯(lián)規則技術(shù)和機械學(xué)習方法實(shí)現。顧名思義，“關(guān)聯(lián)規則技術(shù)”就是通過(guò)數據之間的關(guān)聯(lián)規律來(lái)進(jìn)行數據的挖掘。機械學(xué)習方法主要被運用于計算機在人工智能方面的發(fā)展中。
4 結束語(yǔ)
大數據時(shí)代，計算機信息處理技術(shù)面臨著(zhù)嚴峻的挑戰，通過(guò)研究，使得計算機技術(shù)能與時(shí)俱進(jìn)，適用于大數據環(huán)境，為人們處理海量數據，得到有參考價(jià)值的信息提供高質(zhì)量的服務(wù)。目前，我國正處于起步階段，計算機信息處理技術(shù)向云計算網(wǎng)絡(luò )方向發(fā)展是必然趨勢，研究人員要加大對大數據環(huán)境下計算機信息處理技術(shù)的研究力度，以使它更加完善，為人們提供更多的方便。
參考文獻
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