計算機輔助信息分析的技術框架及其發展趨勢

李岑 陳麗平

【摘要】如今在各個領域都離不開計算機的輔助，無論是教學活動還是醫療技術或建筑設計等，人類生活的方方面面都與計算機輔助技術有著密切的聯系，為了能夠指導計算機輔助信息分析更好的開展工作，構建其技術框架，以對頂層架構進行設計的視角對其分析，通過不同的技術領域構建其技術框架模型，通過模型對大數據、社會網絡、數據知識、在線聯機這四個方面進行詳細分析，并對其所面臨的挑戰和發展趨勢分析與展望，重點研究大數據對計算機輔助的推動。

【關鍵詞】計算機輔助 信息分析 技術框架

引言：計算機的出現使人類可以用其彌補自身邏輯與推理上的缺陷，使得計算機輔助信息分析日益壯大。人類可以與計算機分工合作，在各自擅長領域對任務分析處理，人類可以充分發揮其主觀能動性對計算機進行控制，讓海量程序化、結構化或不斷重復的問題可以通過計算機處理得到解決，同時計算機的技術正在以迅猛的發展腳步引領著時代不斷進步，人工智能技術的逐步成熟使計算機對復雜且非結構化的信息能夠準確分析與處理，同時社會網絡迫使人類對海量數據要加快分析與處理，為了使人和計算機能夠實現優勢互補與人機聯手，完成復雜任務，是目前的技術亟待解決的重要課題。

一、計算機技術在現代信息分析的重要性

首先，計算機技術可以對分析能力與效率進行擴展與提高，具體應用是體現在商業銀行的審計工作，擴大了審計經營作業范圍，縮短審計時間，為審計工作提供高效的工作狀態。其次，計算機技術還可以對分析過程實現可視化并且對分析過程進行有效控制，搜索引擎在人立方關系中的應用就是一個很好地例子。還有百度指數平臺可以通過關鍵詞與搜索創建相應關系，計算機技術可以對決策活動予以支持，并實現真正的商務智能。同時，計算機技術還可以預測未來，對未來進行模擬，例如谷歌公司通過分析網民的搜索信息預測了具有及時性與準確性的流感趨勢[1]。

二、計算機輔助信息分析的研究現狀

在技術上，計算機的發展為其輔助信息提供了支持，國內在上世紀80年代對決策分析系統，并建立了結構框架，之后又相繼研究了計算機協同分析工作建立了協同競爭分析系統，現在已經成為主流方法，之后再分析領域加入了軟件化，之后人們又開發了本體架構，使其對非結構化內容向資源描述轉換，這些研究為計算機輔助信息分析提供了關鍵內容，計算機輔助信息分析需要通過計算機平臺和工具對各個領域進行加工處理信息，對商務系統融入競爭情報是對計算機輔助的研究，在醫藥中，對復雜藥物進行計算，提升了藥物開發的工作效率，對于專利信息的分析，計算機輔助可以挖掘出有效情報通過關聯規則，對于藥物發現、專利分析、商務智能領域現代計算機輔助技術提供了分析工具，使人類得出分析成果。在大數據時代中，人類十分重視對計算機輔助信息分析，但是對于其專門的架構體系還需規劃與搭建，更好的引導技術的發展。

三、計算機輔助信息分析的技術框架

計算機在分析數據時要用到數據庫，數據庫的結構對聯機交易中的直接業務數據進行處理，叫做聯機事務處理，并對數據分類匯總，形成指標儀表盤，建立決策，數據倉庫主要是分析關聯數據源，對數據源轉換、匯聚、清洗和抽取，形成主題圖形和報表，叫做聯機分析處理。對主題分析結論，進行智能分析，通過收集整理并分析數據，將數據轉為主題信息，對于倉庫概念與數據挖掘技術及聯機分析實現三大領域的跨越。

（一）聯機在線分析

聯機事務處理英文簡稱OLTP，它在1993年由E.F.Codd關系型數據庫之父提出，可以滿足快速響應復雜查詢，數據界面直觀，在后臺有綜合引擎，是關鍵技術對于決策系統，它是對驗證性領略分析信息，有3種技術，分別為ROLAP技術、MOLAP技術和HOLAP技術。在大數據環境下，聯機在線分析能夠結合其他分析技術，為大數據分析提供優質服務。

（二）數據挖掘

數據挖掘（DM），數據是被挖掘者，挖掘目的是將數據中的信息、模式、知識與規律進行提煉，挖掘定義很多，但是內涵相同，從海量數據中找出規律與模式，來源于知識發現，從大量基礎數據中總結并提煉知識精華，在人工智能、統計學、可視化技術、系統論、模式識別及數據庫技術領域有廣泛的應用，同時也是對綜合性要求較強的新興學科[2]。

（三）社會網絡分析

社會網絡是種關系集合，分為個體網、整體網和部分網。社會網絡擁有規范的方法對社會屬性與社會關系進行分析，在分析社會與行為、經濟與營銷以及市場與通訊領域的數據上發揮著重要的作用，發現目標數據的特征，分析數據角色與數據位置以及數據變量，對它們的內在聯系進行分析。

（四）大數據分析

大數據的特征是高速性、多樣性、規模性與價值性，分析技術需要創新與優化，對于文本形態數據，如微博、網頁、論壇等，機器要學習算法并訓練數據，從數據中找出未知信息，如市場分析和字符識別等。

四、計算機輔助信息分析面臨的挑戰與發展趨勢

（一）主要挑戰

首先是大量的數據為計算機輔助帶來了挑戰，尚未應用于海量數據分析，其次是關系數據中的數據多樣性，對于靈活性相對缺乏，分析不確定數據時仍存在挑戰。數據倉庫存儲時要按照主題進行，但是建立倉庫是初步性的，對價值的探索是計算機輔助的另一個挑戰。對于數據的處理速度要與分析同步，所以數據處理的加速是新的挑戰。

（二）發展趨勢

在社會學方面可以深入研究社會網絡、計算社會學與社會科學，另外技術方面對社交應用生產與娛樂要引入更多的信息，促進移動計算與信息分析、社會計算的融合。

結束語：各個行業的發展都需要計算機輔助信息分析的支持，信息分析與科技的融合為人類的世界開創了新紀元。

【參考文獻】

[1]熊志正，官思發，朝樂門. 計算機輔助信息分析的技術框架及其發展趨勢[J]. 圖書情報工作，2015，03：19-25.

[2]沙勇忠，肖仙桃，趙波. 計算機輔助信息分析論略[J]. 情報雜志，2015，07：74-77.