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計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)探析

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計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)探析

摘要:近年以來,現(xiàn)代信息技術(shù)得到了大力的發(fā)展,信息技術(shù)讓人與人之間的交流變得更高效、更便捷,并且打破了空間和時(shí)間的限制,在此背景下產(chǎn)生了“大數(shù)據(jù)”。雖然大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來為社會(huì)帶來了便捷,但是基于此背景下的計(jì)算機(jī)處理技術(shù)也面臨著更新、更多的挑戰(zhàn),現(xiàn)下計(jì)算機(jī)處理技術(shù)已經(jīng)跟不上發(fā)展的速度,因此,必須讓“大數(shù)據(jù)”和計(jì)算機(jī)處理技術(shù)同步發(fā)展,才能滿足用戶的各種特殊需要。本文對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代下信息處理技術(shù)進(jìn)行了研究。

關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);計(jì)算機(jī);信息處理

1“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的概述以及其特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)簡單概括就是數(shù)據(jù)量巨大的意思,大數(shù)據(jù)具有以下特點(diǎn):(1)數(shù)據(jù)信息量過大?,F(xiàn)今新的形式下,需要處理的數(shù)據(jù)數(shù)量特別大,社會(huì)經(jīng)濟(jì)在發(fā)展,信息數(shù)據(jù)也跟著與時(shí)俱進(jìn),之前的數(shù)量是TB,現(xiàn)在的數(shù)量變成了ZB,這是大數(shù)據(jù)數(shù)量巨大的直接表現(xiàn)形式[1]。(2)數(shù)據(jù)多樣化。數(shù)據(jù)包括音頻、圖片、網(wǎng)頁、文本等,形式多種多樣且復(fù)雜,傳播速度已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了之前,與此同時(shí),給計(jì)算機(jī)信息處理也帶來了很大的困難。計(jì)算機(jī)處理難度大。主要是說計(jì)算機(jī)處理一些數(shù)據(jù)有一定的難度,處理技術(shù)還有待提高。(3)快速化。這是大數(shù)據(jù)最為明顯的一個(gè)特征,現(xiàn)今網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流基本上都是實(shí)時(shí)、高速的,那么這些數(shù)據(jù)也應(yīng)該要進(jìn)行實(shí)時(shí)且快速的處理,數(shù)據(jù)流的處理工具要進(jìn)行相應(yīng)的完善。

2計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)存在的問題

目前,計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)上還存在一定問題,具體來講,主要包括以下幾點(diǎn):第一,盜版軟件和病毒的問題。計(jì)算機(jī)服務(wù)器經(jīng)常受到惡意的病毒攻擊,因此互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)品質(zhì)必須變得更高,同時(shí)計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)者的專業(yè)水平也應(yīng)該有相應(yīng)的提升。第二,網(wǎng)絡(luò)本身存在的問題[2]。計(jì)算機(jī)具有超高的整理和收集的能力,它可以讓復(fù)雜的數(shù)據(jù)高效率的完成。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,信息之間的聯(lián)系更加的密不可分,因此,需要人們學(xué)習(xí)更多關(guān)于信息技術(shù)的知識(shí),從海量的數(shù)據(jù)之中搜索出自己想要的數(shù)據(jù)。隨著網(wǎng)絡(luò)的普及,人們逐漸離不開網(wǎng)絡(luò)帶來的便利,因此網(wǎng)絡(luò)需要跟進(jìn)社會(huì)的發(fā)展,更切實(shí)地滿足發(fā)展的需要,做出相應(yīng)的改進(jìn)工作。

3分析“大數(shù)據(jù)”時(shí)代背景下計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)

3.1分布式處理技術(shù)

為了達(dá)到大量數(shù)據(jù)的分布處理和分布的目的,谷歌公司向此領(lǐng)域提出了GFS的技術(shù),分布式數(shù)據(jù)處理指的是以儲(chǔ)存列為媒介,以列作為單位對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存,并且循環(huán)利用,這樣的方法不僅效率高而且數(shù)據(jù)壓縮也特別快,選取行列混合的儲(chǔ)存方法,可以有效的縮短數(shù)據(jù)查詢的時(shí)間,同時(shí)也可以讓大量的數(shù)據(jù)更快的進(jìn)行加載。此外也能更充分的利用磁盤空間?,F(xiàn)如今已經(jīng)被廣泛的運(yùn)用到百度等軟件中[3]。

3.2遺傳算法技術(shù)

遺傳算法的意思是,通過模擬生物進(jìn)化過程找出最好的解析方法。其中隨機(jī)搜索采用的是概率對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行重新的調(diào)整以及搜索,這種方式是有一定優(yōu)勢的,在現(xiàn)今社會(huì)物流配址、信號(hào)處理和機(jī)械學(xué)習(xí)中都會(huì)用到。

3.3數(shù)據(jù)分析技術(shù)

通過研究得知,大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用是很廣的,其中包括空間分析技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)、情感分析技術(shù)等,并在計(jì)算機(jī)信息大數(shù)據(jù)處理中起到了至關(guān)重要的用處,比如其空間分析技術(shù)是指將地理、幾何和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋽?shù)據(jù)編碼融在一起,情感分析就是用自然語言科學(xué)的進(jìn)行編碼分析的技術(shù)等。

3.4可視化技術(shù)

為了更方便快捷的讓廣大用戶對(duì)大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果有更全面的了解和認(rèn)知,廣大用戶可以以可視化技術(shù)為載體,來進(jìn)行圖表創(chuàng)建、動(dòng)畫設(shè)計(jì)等操作。據(jù)了解,可視化技術(shù)是以聚類分析為基礎(chǔ)而形成的,通常而言,針對(duì)一些顯小數(shù)據(jù)集領(lǐng)域內(nèi)的個(gè)別成員向集群的分配過程都可以借助可視化技術(shù)來實(shí)現(xiàn)[4]。

3.5關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)械學(xué)習(xí)也就是說,讓計(jì)算機(jī)模擬人類學(xué)習(xí)一些智能的技術(shù),對(duì)現(xiàn)代的社會(huì)信息進(jìn)行整理和歸總,這就是人工智能技術(shù)的核心。而關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)是說,一些數(shù)據(jù)在處理過程中比較復(fù)雜,處理人員要經(jīng)過排序和對(duì)比數(shù)據(jù),找到數(shù)據(jù)相互之間有什么關(guān)系,從中篩選出重復(fù)的數(shù)據(jù)。以上兩種技術(shù)作用重大,現(xiàn)下已經(jīng)廣泛應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中。

3.6內(nèi)容數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要包括:實(shí)體關(guān)聯(lián)分析、網(wǎng)絡(luò)搜索。現(xiàn)今網(wǎng)絡(luò)信息搜索熱點(diǎn)一般都是用排序?qū)W習(xí)的算法,排序?qū)W習(xí)算法依據(jù)媒體關(guān)注數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和媒體信息量來當(dāng)做短文特征,根據(jù)其特性從而提出了逐點(diǎn)、逐列、逐對(duì)這種方法,這種方法是最常見的排序?qū)W習(xí)法。

3.7數(shù)據(jù)索引技術(shù)

谷歌公司提出了BIGTABLE技術(shù),此技術(shù)主要是研究互補(bǔ)式聚簇索引?;パa(bǔ)式聚簇索引也就是說,通過多副本索引技術(shù)創(chuàng)立有效而且互補(bǔ)的數(shù)據(jù)用最快的速度建立出數(shù)據(jù)索引表,以最短的時(shí)間實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的優(yōu)化查詢[5]。

4結(jié)束語

綜上所述,計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)給人們生活帶來了便捷,因此信息處理技術(shù)必須要提高效率和精確度,才能滿足人們的生活工作需求,要想實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)技術(shù)的長遠(yuǎn)發(fā)展,我們必須加強(qiáng)計(jì)算機(jī)技術(shù)方面的研究工作,培養(yǎng)更多的專業(yè)性人才,同時(shí)要在不斷的研究過程中提高技術(shù)水平,用來滿足更多用戶對(duì)計(jì)算機(jī)處理技術(shù)的需求。

參考文獻(xiàn)

[1]周琪棟,薛冰潔.基于“大數(shù)據(jù)”時(shí)代下計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)研究[J].計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通,2019(05):19.

[2]儲(chǔ)向向.大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的計(jì)算機(jī)信息處理方式分析[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,2019(13):136-137.

[3]周琪棟,薛冰潔.基于“大數(shù)據(jù)”時(shí)代下計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)研究[J].計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通,2019(05):19.

[4]儲(chǔ)向向.大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的計(jì)算機(jī)信息處理方式分析[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,2019(13):136-137.

作者:薛靜 單位:西安鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院

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