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      大數據背景下計算機信息處理技術探析論文

      時間:2024-07-11 23:17:32 計算機畢業論文 我要投稿
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      大數據背景下計算機信息處理技術探析論文

        摘 要:近年來,大數據技術被廣泛應用于搜索引擎、云查殺等方面,大數據時代的到來,在給計算機技術發展帶來機遇的同時也帶來新的挑戰。基于此,對網絡大數據環境下的計算機信息處理技術展開探討。

      大數據背景下計算機信息處理技術探析論文

        關鍵詞:網絡;大數據;計算機;信息處理

        信息化時代,計算機技術被廣泛應用于各行業,大數據時代的到來,使得處于網絡系統終端的人們需要對海量數據執行存儲、整理等任務。這對于傳統的信息處理技術來說是個巨大的挑戰。所以,如何使計算機信息處理技術適用于大數據時代,如何向云計算網絡方向發展,成為當前研究的熱點。

        1 計算機信息處理技術

        計算機信息處理的過程就是數據傳輸、獲取、分析和處理的過程。這是個非常麻煩的過程,需要運用到的技術有微電子技術、網絡技術、計算機通信技術等。計算機處理技術的主要類型有信息系統技術、檢索技術、數據庫技術、通信網絡技術,人們在進行資料分析、整理時,主要依賴于數據庫技術。

        2 大數據時代數據信息處理的挑戰

        大數據在本質上具有以下2個特點:①海量的數據,其存儲、整理是個巨大的工程,以人力和傳統的計算機技術是難以解決的;②人們可以通過有效的途徑,從中獲取對決策等有參考價值的信息。適應大數據環境是計算機信息處理技術的必然結果,雖然它給計算機技術帶來了挑戰,但也是計算機信息處理技術得以發展的契機。相關的企業如果能抓住機會,加大對大數據環境下計算機信息處理技術的研究力度,優先掌握新技術的核心技能,則會使其在業界內的競爭力大大提高,給企業帶來巨大的經濟效益和社會效益。

        大數據時代的數據信息處理技術挑戰主要有3方面:①數據存儲壓力。傳統的數據庫是無法存儲海量數據的,這些數據還要經過數據管理機制的壓縮、備份管理等,這都是新技術要解決的。②數據查詢問題。新技術需要做到對海量數據的查詢,并且能從中提取有價值的信息。傳統的計算機信息處理技術存儲量是以“GB”計算的,在查詢海量數據時需要花費很長的時間,且還不一定能得到準確的信息,浪費了時間。③數據安全問題。在各種系統的傳輸、存儲過程中,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值的信息不能準確地被提取出來。這也是新技術需要解決的。

        3 大數據環境下的計算機信息處理技術

        3.1 分布型數據存儲及網絡深層空間技術

        分布型數據存儲技術是一種新型的計算機信息處理技術,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,以列為基本單位,能對數據及進行有效的壓縮,還能進行快速的循環。這是行存儲技術沒有的特性。由于行、列存儲技術有各自的局限性,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境,能對海量數據進行存儲、整理、分析,高效運用磁盤空間,方便人們及時搜尋并提取信息,不會浪費時間,節約搜索成本。網絡深層空間技術在對數據進行高效集成處理時,因其特殊的訪問途徑和信息規模大的特性,方便人們利用此技術對數據進行整理。

        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,其創建互補的索引表,以多個副本作為索引列;②聚簇索引,其存儲數據時需要依據索引的順序。

        遺傳算法在機器學習、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的自動化。

        3.3 在內容信息的基礎上進行數據挖掘

        大數據時代,需要對海量數據進行數據挖掘。數據挖掘技術是在內容數據的基礎上,主要致力于實體關聯研究技術與網絡搜索。針對網絡搜索的算法主要是排序學習算法,媒體在整理以短文形式存在的大量數據時,非常麻煩,排序學習算法應運而生,逐列、逐點及逐對的算法得到了廣泛應用。

        3.4 數據分析技術和可視化技術

        數據分析技術包括很多種分析,比如網絡分析、空間分析、情感分析等。基于網絡特征進行分析的是網絡分析,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,對自然語言進行非客觀的分析是情感分析。

        可視化技術使人們直觀地通過此技術創建的圖物品等來了解數據集的每個單一數據分配到集群中的途徑。

        3.5 分類、聚類分析技術和關聯規則技術

        分類分析技術是通過歸納原來的數據,對其進行分析,找出規律,從而衍生出新的數據點。這種技術運用在大數據時代,能通過客戶目前的需求預測出客戶潛在的需求,預測結果是合理的。聚類分析技術指的是受限于不明確的因素,為了使結果合理化、準確度高,對集合處理進行分類,分成多個對象組,然后再對對象組進行科學的分析與處理。

        以上2種技術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關聯規則技術和機械學習方法實現。顧名思義,“關聯規則技術”就是通過數據之間的關聯規律來進行數據的挖掘。機械學習方法主要被運用于計算機在人工智能方面的發展中。

        4 結束語

        大數據時代,計算機信息處理技術面臨著嚴峻的挑戰,通過研究,使得計算機技術能與時俱進,適用于大數據環境,為人們處理海量數據,得到有參考價值的信息提供高質量的服務。目前,我國正處于起步階段,計算機信息處理技術向云計算網絡方向發展是必然趨勢,研究人員要加大對大數據環境下計算機信息處理技術的研究力度,以使它更加完善,為人們提供更多的方便。

        參考文獻

        [1]鄭高峰.基于“大數據”環境下的計算機信息處理技術探討[J].信息通信,2015(02):98.

        [2]劉越.大數據時代下的計算機信息處理技術研究[J].計算機光盤軟件與應用,2014(23):108-109.

        [3]李春輝.“大數據”背景下的計算機信息處理技術分析[J].電子技術與軟件工程,2014(09):33-34.

        [4]趙春雷,喬治·納漢.“大數據”時代的計算機信息處理技術[J].世界科學,2012(02):30-31.

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