大數據時代的計算機信息處理技術研究

關天柱

摘 要：隨著信息化的不斷推進和互聯網的普及，其為各行各業發展的提供了較為廣闊的平臺，提升了人們的工作效率，促使了社會經濟發展。在信息技術日益發展的當下，相應的數據也在日益增多，為更好地滿足社會大眾的需求。在新時期背景下"大數據"應運而生，在大數據時代背景下，與之相應的計算機信息處理技術與"大數據"一同創新，切實有效地滿足了不同用戶的特殊需求。基于此，筆者重點闡述了大數據時代信息的特征，并深入研究了大數據時代計算機信息處理技術，最后展望了大數據時代計算機信息處理技術的未來發展特點。

關鍵詞：大數據時代；計算機；信息處理技術

當前計算機技術在全球范圍內得到廣泛的普及，在大數據時代下，數據大規模共享成為了當下計算機信息處理的至關重要一項工作。最近幾年，隨著全球日益增長的數據總量，使其數據的信息處理越來越困難，所以，對大數據實現高效快速的處理時計算機發展非常重要的一項內容。想要數據高效地應用，計算機信息處理能力也必須要與時俱進，否則將會阻礙網絡的應用，為此，筆者對大數據時代的信息處理技術進行了深入的研究。

一、大數據時代信息的特征

（一）數量大

數據數量大是大數據時代信息非常顯著的一個特征，隨著社會需求的日益增加和社會發展的加速，數據成爆炸式的增長，海量的數據不能給我們帶來好處，還在很大程度上阻礙了我們對有用信息的提取，與此同時，還引入了諸多的數據問題，使其數據規模呈指數性地不斷增長，極大地增加了計算機信息處理難度[1]。

（二）多樣化

隨著時代的不斷發展，信息呈現出多樣化。對于計算機信息處理而言，信息的多樣化對其產生一定的阻礙，信息的來源越來越多，那么信息形式則越來越多，如聲音、圖像、文字以及光盤和影像。為此，如何行之有效地從繁雜且形式多樣的數據中提取有用信息是當前亟待解決的問題。

（三）傳播速度快

其是大數據時代信息另一個非常顯著的特征。目前我們正處信息社會，人們充分利用各種新媒體技術手段，如直播、微信或是微博等，在極短的時間內產生了且迅速傳播了大量實時信息，速度顛覆了過去的信息傳播方式，這樣一來給計算機信息處理帶來了較大的難度[2]。

二、分析大數據時代計算機信息處理關鍵技術

（一）分布式處理技術

為實現數據的分布式處理和存儲，谷歌公司提出了GFS技術，分布式數據處理是利用存儲列的概念，這種處理方式以列為單位對數據進行存儲，循環利用效率高且數據壓縮快，采用行列混合式存儲結構，可以在短時間內縮短數據查詢的時間以及加速加載海量數據，另外可以充分利用磁盤空間。現階段，在IBM以及百度得到較為廣泛的應用。

（二）獲取技術和DEEP WEB數據感知

這種技術充分利用完了深層空間技術，分析，抽取以及繼承網絡職工的信息，利用信息數據的分布式處理，信息規模處理以及訪問技術和動態變化來處理和分析網絡數據，最大化實現對數據高質量的抽取，集成以及整合[3]。

（三）數據高效索引

BIGTABLE技術主要是谷歌公司提出的，現階段集中在互補式聚簇索引以及互補式聚簇索引技術的研究，所謂互補式聚簇索引，這種方式主要是通過多副本索引技術創建積極有效地且相互補充的數據有有效地建立其數據索引表，最大化的實現對數據的優化查詢。聚簇索引技術則是根據索引順序技術處理相應的技術。

（四）神經網絡技術和遺傳算法

神經網絡技術其是借助生物神經網絡結構的運行方式，通過合理模擬生物運動神經網絡行為，及時且高效的對數據進行分布式處理的一種算法，所謂遺傳算法，則是根據數據演化隨機化的搜索辦法以及生物界的進化發展規律對數據進行搜索。現階段，這種技術在物流選址，信號處理以及機器學習方面得到了非常的廣泛的應用。

（五）基于內容信息的數據挖掘技術

這種技術其實質上主要根據信息實體關聯技術和網絡搜索技術充分地分析和挖掘數據。如針對網絡信息搜索的熱點一種排序學習算法，就是從短文本特征實現，信息數據關注特點以及媒體信息量實現對數據的搜索等，當前主要有逐對逐列以及逐點等常見算法。

（六）機器學習技術和關聯規則學習

所謂機械學習其實質就是研究計算機模擬人類學習一些的智能技術，同時對當下的信息知識體系進行重新組織，這種技術是一種學習人工智能的核心技術。何為關聯規則學習技術主要是指在一些較為復雜的數據處理過程當中，處理人員通過對比以及排序等數據處理的過程中，切實尋找到數據之間的關聯規則實現對重復數據的篩選。目前，這兩種技術主要運用到數據挖掘技術中。

（七）聚類與分類分析技術

聚類分析技術其實質上及時在缺乏明確數據點的情況下，有效地將數據分成若干個對象組，計算機通過其中的數據進行分析，最大化的實現對數據的綜合查詢。分類分析技術，第一步就是歸類分析信息數據點，形成新的數據點后，進一步數據進行客觀和假設結構預測，最后預測未來信息的發展，目前這兩種技術都運用的非常的廣泛。

（八） 數據分析技術

在計算機信息處理當中數據分析技術的應用是非常廣泛的，這種技術主要包含，空間分析技術，數據回歸分析技術、網絡分析技術、情感分析技術以及數據時域序列分析技術等，在計算機信息大數據處理當中發揮著至關重要的作用，其中，網絡分析技術主要是在網絡特點的基礎上科學合理的分析數據特征。情感分析技術主要是使用自然語言科學且高效的進行編碼分析技術。將地理、幾何以及網絡拓撲數據編碼技術有融合為一體的則是空間分析技術，進而對數據進行綜合分析的一種統計技術。

三、計算機信息處理技術發展趨勢

隨著計算機技術和網絡信息技術的日益發展， 在大數據時代背景下的計算機處理技術必定會朝著以下幾個方向進行發展。一是朝著高效化的融合方向發展。計算機技術、網絡信息技術以及其他方面的技術都是進行一個高度化的有機融合，最大化地提升計算機信息處理技術的水平和應用質量，使其更好地具備高效化的數據信息處理能力。二是云計算。隨著科技水平的日益提升，這樣一來，計算機信息處理技術則擁有了很強的應用能力，促使了云計算的功能和質量的健康發展，自然而然，云計算的使用范圍就更加廣泛。三是開放式網絡。伴隨著信息技術的進步和時代的發展，必定會計算機網絡信息數據硬件進行有效分割，這樣一來就讓網絡更加具有開放性[4]。

結語：

概言之，計算機信息處理技術想要與時俱進的發展，則需要基于以當下時代發展現象為主，采取形式有效地措施不斷創新和改革自身技術內容，同時還要認真分析自身的存在的問題， 進一步提升其信息數據的安全性，另外還要重點對數據價值的分析，培養大量的高素質專業性技術人才，只有這樣才能讓計算機信息處理技術被廣泛的運用到各行各業當中，更好地為社會服務。

參考文獻：

[1]劉宏偉. 計算機信息處理技術[J]. 電子測試， 2017（23）.

[2]石玉芳. 基于“大數據”時代剖析計算機信息處理技術探究[J]. 科技創新與應用， 2015（31）：90-90.

[3]常學洲， 朱之紅. 計算機信息處理技術在辦公自動化中的應用研究[J]. 軟件， 2014（2）：93-94.

[4]周軍俠. 辦公室自動化的計算機處理技術應用研究[J]. 中國新通信， 2017， 19（8）：127-127.