计算机信息处理技术探析

前言：想要写出一篇引人入胜的文章？我们特意为您整理了计算机信息处理技术探析范文，希望能给你带来灵感和参考，敬请阅读。

摘要：近年以来，现代信息技术得到了大力的发展，信息技术让人与人之间的交流变得更高效、更便捷，并且打破了空间和时间的限制，在此背景下产生了“大数据”。虽然大数据时代的到来为社会带来了便捷，但是基于此背景下的计算机处理技术也面临着更新、更多的挑战，现下计算机处理技术已经跟不上发展的速度，因此，必须让“大数据”和计算机处理技术同步发展，才能满足用户的各种特殊需要。本文对大数据时代下信息处理技术进行了研究。

关键词：大数据；计算机；信息处理

1“大数据”时代的概述以及其特点

大数据简单概括就是数据量巨大的意思，大数据具有以下特点：（1）数据信息量过大。现今新的形式下，需要处理的数据数量特别大，社会经济在发展，信息数据也跟着与时俱进，之前的数量是TB，现在的数量变成了ZB，这是大数据数量巨大的直接表现形式[1]。（2）数据多样化。数据包括音频、图片、网页、文本等，形式多种多样且复杂，传播速度已经远远超过了之前，与此同时，给计算机信息处理也带来了很大的困难。计算机处理难度大。主要是说计算机处理一些数据有一定的难度，处理技术还有待提高。（3）快速化。这是大数据最为明显的一个特征，现今网络数据流基本上都是实时、高速的，那么这些数据也应该要进行实时且快速的处理，数据流的处理工具要进行相应的完善。

2计算机信息处理技术存在的问题

目前，计算机信息处理技术上还存在一定问题，具体来讲，主要包括以下几点：第一，盗版软件和病毒的问题。计算机服务器经常受到恶意的病毒攻击，因此互联网服务品质必须变得更高，同时计算机设计者的专业水平也应该有相应的提升。第二，网络本身存在的问题[2]。计算机具有超高的整理和收集的能力，它可以让复杂的数据高效率的完成。大数据时代的到来，信息之间的联系更加的密不可分，因此，需要人们学习更多关于信息技术的知识，从海量的数据之中搜索出自己想要的数据。随着网络的普及，人们逐渐离不开网络带来的便利，因此网络需要跟进社会的发展，更切实地满足发展的需要，做出相应的改进工作。

3分析“大数据”时代背景下计算机信息处理技术

3.1分布式处理技术

为了达到大量数据的分布处理和分布的目的，谷歌公司向此领域提出了GFS的技术，分布式数据处理指的是以储存列为媒介，以列作为单位对数据进行储存，并且循环利用，这样的方法不仅效率高而且数据压缩也特别快，选取行列混合的储存方法，可以有效的缩短数据查询的时间，同时也可以让大量的数据更快的进行加载。此外也能更充分的利用磁盘空间。现如今已经被广泛的运用到百度等软件中[3]。

3.2遗传算法技术

遗传算法的意思是，通过模拟生物进化过程找出最好的解析方法。其中随机搜索采用的是概率对数据信息进行重新的调整以及搜索，这种方式是有一定优势的，在现今社会物流配址、信号处理和机械学习中都会用到。

3．3数据分析技术

通过研究得知，大数据时代背景下，数据分析技术的应用是很广的，其中包括空间分析技术、网络分析技术、情感分析技术等，并在计算机信息大数据处理中起到了至关重要的用处，比如其空间分析技术是指将地理、几何和网络拓扑数据编码融在一起，情感分析就是用自然语言科学的进行编码分析的技术等。

3.4可视化技术

为了更方便快捷的让广大用户对大数据分析的结果有更全面的了解和认知，广大用户可以以可视化技术为载体，来进行图表创建、动画设计等操作。据了解，可视化技术是以聚类分析为基础而形成的，通常而言，针对一些显小数据集领域内的个别成员向集群的分配过程都可以借助可视化技术来实现[4]。

3.5关联规则学习和机器学习

机械学习也就是说，让计算机模拟人类学习一些智能的技术，对现代的社会信息进行整理和归总，这就是人工智能技术的核心。而关联学习是说，一些数据在处理过程中比较复杂，处理人员要经过排序和对比数据，找到数据相互之间有什么关系，从中筛选出重复的数据。以上两种技术作用重大，现下已经广泛应用到数据挖掘技术中。

3.6内容数据挖掘技术

数据挖掘技术主要包括：实体关联分析、网络搜索。现今网络信息搜索热点一般都是用排序学习的算法，排序学习算法依据媒体关注数据的特点和媒体信息量来当做短文特征，根据其特性从而提出了逐点、逐列、逐对这种方法，这种方法是最常见的排序学习法。

3.7数据索引技术

谷歌公司提出了BIGTABLE技术，此技术主要是研究互补式聚簇索引。互补式聚簇索引也就是说，通过多副本索引技术创立有效而且互补的数据用最快的速度建立出数据索引表，以最短的时间实现对数据的优化查询[5]。

4结束语

综上所述，计算机信息处理技术给人们生活带来了便捷，因此信息处理技术必须要提高效率和精确度，才能满足人们的生活工作需求，要想实现计算机技术的长远发展，我们必须加强计算机技术方面的研究工作，培养更多的专业性人才，同时要在不断的研究过程中提高技术水平，用来满足更多用户对计算机处理技术的需求。

参考文献

[1]周琪栋，薛冰洁.基于“大数据”时代下计算机信息处理技术研究[J].计算机产品与流通，2019（05）：19.

[2]储向向.大数据时代背景下的计算机信息处理方式分析[J].科技创新与应用，2019（13）：136-137.

[3]周琪栋，薛冰洁.基于“大数据”时代下计算机信息处理技术研究[J].计算机产品与流通，2019（05）：19.

[4]储向向.大数据时代背景下的计算机信息处理方式分析[J].科技创新与应用，2019（13）：136-137.

作者：薛静 单位：西安铁路职业技术学院