蘭天靜

摘要：大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下，計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)受到了一定程度的沖擊，計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)需要加以提升與完善，才能夠滿足現(xiàn)代對(duì)于數(shù)據(jù)處理的新要求，預(yù)防數(shù)據(jù)安全問(wèn)題的發(fā)生。本文通過(guò)對(duì)“大數(shù)據(jù)”時(shí)代背景下計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)的研究分析，希望可以給有關(guān)工作人員提供一定的參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；信息處理技術(shù)；研究

中圖分類號(hào)：P209 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2017）05-0104-01

現(xiàn)階段，計(jì)算機(jī)技術(shù)在許多行業(yè)領(lǐng)域何種都得到了廣泛的應(yīng)用，同時(shí)也取得了一定的成果?！按髷?shù)據(jù)”時(shí)代的到來(lái)，使得以往的計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)已經(jīng)無(wú)法滿足人們對(duì)于信息數(shù)據(jù)的新需要了，面對(duì)越來(lái)越多的信息數(shù)據(jù)，提高計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)迫切的需要應(yīng)經(jīng)成為了當(dāng)前急需解決的問(wèn)題，以此來(lái)提高信息數(shù)據(jù)的處理效率和滿足人們對(duì)信息數(shù)據(jù)的多方面要求。

1 大數(shù)據(jù)與計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)的概述

1.1 大數(shù)據(jù)的概述

大數(shù)據(jù)是促使未來(lái)時(shí)代繁榮的技術(shù)變革之一[1]。大數(shù)據(jù)指規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)信息，同時(shí)能從海量的數(shù)據(jù)信息中找出有用的信息。大數(shù)據(jù)具有四個(gè)主要特點(diǎn)，分別是數(shù)據(jù)類別多，處理速度快，價(jià)值密度低和數(shù)據(jù)量大。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的特點(diǎn)，對(duì)大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)要求也更高?，F(xiàn)階段大數(shù)據(jù)的重要技術(shù)包括分類分析、聚類分析、遺傳算法、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等。

1.2 計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)的概述

計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)是由數(shù)據(jù)的傳送、獲得、分析以及處理組成[2]。其中包括微電子技術(shù)，通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等。其類型有：數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、檢索技術(shù)以及信息系統(tǒng)技術(shù)。計(jì)算機(jī)技術(shù)的核心在于信息處理技術(shù)，數(shù)據(jù)庫(kù)與通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)輔助進(jìn)行分析，關(guān)鍵技術(shù)在與數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)能夠把有關(guān)信息處理整合，存儲(chǔ)有序信息的同時(shí)進(jìn)行合理使用。

2 “大數(shù)據(jù)”時(shí)代背景下的計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)

（1）DEEPWEB（不可見(jiàn)網(wǎng)）數(shù)據(jù)感知與獲得技術(shù)。不可見(jiàn)網(wǎng)技術(shù)是對(duì)網(wǎng)絡(luò)深層空間利用的技術(shù)，它的數(shù)據(jù)量具備信息動(dòng)態(tài)，分布性、訪問(wèn)方式特殊和信息海量等特征[2]。不可見(jiàn)網(wǎng)技術(shù)能夠合理運(yùn)用其數(shù)據(jù)展開(kāi)高品質(zhì)的數(shù)據(jù)集成，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行再收取與整合。

（2）分布式數(shù)據(jù)儲(chǔ)存。Google公司率先實(shí)現(xiàn)了可擴(kuò)展的分布式文件系統(tǒng)技術(shù)[3]。這項(xiàng)技術(shù)被廣泛的應(yīng)用在萬(wàn)國(guó)商業(yè)機(jī)器公司、百度等企業(yè)中，并且還在迅速的發(fā)展中。分布式儲(chǔ)存運(yùn)用了列儲(chǔ)存的方法，也就是說(shuō)，將列作為單位展開(kāi)儲(chǔ)存，和行儲(chǔ)存相比較，其擁有快速循環(huán)、數(shù)據(jù)壓縮等優(yōu)勢(shì)?，F(xiàn)如比較今時(shí)興行列混合式存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的技術(shù)，可以迅速加載規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)，將查詢時(shí)間盡可能的縮減到最少，有效的運(yùn)用磁盤空間。在研究過(guò)程中，可以結(jié)合更好的方法完善數(shù)據(jù)布局分布的儲(chǔ)存方法，增強(qiáng)大數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存和處理速度。

（3）數(shù)據(jù)有效索引。目前主要是研究互補(bǔ)式聚簇索引與聚簇索引。互補(bǔ)式聚簇索引運(yùn)用多副本作為索引列建立相互補(bǔ)充的索引表，而同時(shí)依據(jù)索引順序儲(chǔ)存所有的數(shù)據(jù)是聚簇索引的特點(diǎn)。結(jié)合查詢結(jié)果估算辦法，最后進(jìn)行查詢最優(yōu)數(shù)據(jù)的計(jì)劃。

（4）在內(nèi)容信息的基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)。在內(nèi)容信息的基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)主要是對(duì)網(wǎng)絡(luò)搜索技術(shù)和實(shí)體關(guān)聯(lián)的探究[3]?，F(xiàn)在web信息搜索主要是排序?qū)W習(xí)算法，它的提出是基于社會(huì)媒體的信息量，以社會(huì)媒體的關(guān)注數(shù)據(jù)的特點(diǎn)作為短文本的特征，通常有逐點(diǎn)，逐對(duì)以及逐列這幾種主要的排序?qū)W習(xí)算法。

（5）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出是源自于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和運(yùn)作的啟發(fā)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法主要通過(guò)模仿動(dòng)物運(yùn)動(dòng)神經(jīng)的網(wǎng)絡(luò)行為，開(kāi)展分布式并行信息處理的一種算法。遺傳算法的提出也是基于借鑒生物界的演化規(guī)律轉(zhuǎn)變的任意性搜索方法，其尋優(yōu)方法使用概率化，可以自行改變搜索方向，被廣泛運(yùn)用于信息處理等多個(gè)方面。

（6）分類分析與聚類分析。分類分析與聚類分析基本上是運(yùn)用在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)上，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)展開(kāi)歸類，之后再明確新的數(shù)據(jù)點(diǎn)，在確定假設(shè)與客觀結(jié)構(gòu)的條件下，預(yù)測(cè)客戶行為；或是在不清楚限制因素的條件下，把幾何分割成多個(gè)對(duì)象組，再針對(duì)對(duì)象組展開(kāi)分析。

（7）分析數(shù)據(jù)技術(shù)。囊括了網(wǎng)絡(luò)分析、回歸分析、時(shí)域序列分析、空間分析以及感情分析。感情分析主要是對(duì)自然語(yǔ)言展開(kāi)主觀分析；在網(wǎng)絡(luò)特征上的分析屬于網(wǎng)絡(luò)分析；而空間分析則是融合了幾何、地理編碼的技術(shù)統(tǒng)計(jì)分析。

3 結(jié)語(yǔ)

在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代背景下計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)的快速發(fā)展，有利的促進(jìn)了我國(guó)的信息深化改革和發(fā)展，為人們的工作與生活帶來(lái)了便捷。如今只有不斷的優(yōu)化和發(fā)展計(jì)算機(jī)技術(shù)，才能更好的提高人們數(shù)據(jù)信息的安全性，我們需要在不斷的摸索研究的過(guò)程中，提高科學(xué)技術(shù)水平，來(lái)更好的推動(dòng)國(guó)家又快又好的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1]馮瀟婧.“大數(shù)據(jù)”時(shí)代背景下計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)的分析[J].計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用，2014，（5）：105-105，107.

[2]周洪."大數(shù)據(jù)"時(shí)代背景下計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)的分析[J].信息與電腦，2015，（23）：48-49.

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