计算机信息处理技术探讨

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摘要：近些年伴随科技发展，网络几乎已覆盖全球。在互联网普及的基础上，大数据时代的到来是必然事件。利用计算机对庞大的数据进行收集处理，可在一定程度上加速人类社会的发展，从方方面面为人类的社会生产活动带来便利。计算机信息处理技术可从各个方面对人类活动、生产产生影响。通过介绍大数据计算机信息处理的特点，对计算机信息处理技术的情况进行探讨，主要目的是为计算机信息处理技术的健康发展与进一步成熟提供帮助。

关键词：大数据；计算机；信息处理技术

1计算机信息处理技术应用特点

在大数据时代背景下，从计算机信息处理技术目前的应用状况来看，其特点主要表现在“大”上，主要包含收集信息数量大、处理信息基数大、应用范围大。即当前计算机信息处理技术可收集庞大的基础数据信息，并对这些信息进行分类处理，之后再把对应的处理结果应用于各大范围。例如通过全方位收集用户信息，包括但不限于聊天关键词、习惯活动范围等，为用户提供个性化定制服务，提高用户体验感。经由计算机信息处理技术处理过的数据，其结果与其他信息处理方式相比更为精准全面，同时处理庞杂数据得出结论的过程，较其他方式更加高效迅速。

2计算机信息处理技术的主要步骤

大数据时代下计算机信息处理技术步骤主要包含3方面：

2.1信息搜集

信息搜集，是计算机信息处理技术应用的第一步，对后续工作是否能高效完成有非常大的影响。做好信息搜集工作，才能对信息进行存储、处理。在信息搜集的过程中，要对零散、缺乏秩序的数据按需要进行立体采集，再对其进行一定程度的甄别选择，最终将有效信息整合为一体。

2.2信息储存

信息储存是把第一步“信息搜集”中得到的有价值信息，储存在数据库中，进行备份。在这个过程中，对信息储存技术有较高要求，储存量必须满足储存需要。其原因，是因为信息基数庞大，大数据时代背景下数据信息资源繁杂多样，只有足够的信息储存空间，才能满足计算机信息储存过程的需要。

2.3计算机信息处理技术的安全性

由于计算机信息处理技术应用广泛，采集、存储的数据十分庞大，且其中存在不少重要信息，因此对计算机信息处理技术的安全性有十分高的要求。计算机信息处理技术的安全，涉及两方面：（1）用户隐私安全；（2）计算机信息处理系统安全。计算机信息处理技术缺乏安全性时，用户对该项技术缺乏信任感，会造成用户流失，会对计算机信息处理技术的发展造成不良影响。

3计算机信息处理技术中的关键技术

大数据时代下计算机信息处理技术的关键，主要包括DEEPWeb数据感知与获取、数据索引与可视化、分布式处理、遗传算法与神经网络、数据挖掘与数据分析等技术

3．1DEEPWeb数据感知与获取

DEEPWeb数据感知与获取技术，其主要作用是对数据进行感知，然后通过互联网对数据进行获取收集。结合大数据计算机信息处理技术的特点，可以直观感受到DEEPWeb数据感知与获取技术运行高效，且具有庞杂数据收集、处理的能力。

3．2数据索引与可视化

伴随大数据时代背景的到来，搜索引擎处理和储存的数据特征由结构化向非结构化、半结构化转变，除数据在基数上十分庞大外，其数据形态也呈现多样复杂的趋势。数据索引技术，目前主要有两种：（1）聚簇索引技术；（2）互补式聚簇索引技术。两者所依托的数据搜索技术不同，前者根据索引顺序技术开展，后者通过多副本索引技术开展。可视化技术是指对数字化信息进一步采取处理，把复杂的信息简化为简洁明了的图表、动画等形式，以较少的空间对大量信息进行记录和表述，提高空间利用率以及效率。其优势是可以更直观具体向用户展示数据处理分析结果，同时可加深人类对此类信息的记忆。

3.3分布式处理

分布式处理技术的支撑，是GFS技术与储存序列概念。在运用分布式处理技术，对信息进行处理的过程中，会把经过前期分析处理的数据提交至中间处理器，经由中间处理器根据数据的不同特性对数据进行再度处理整合后，再提交至中央处理器，然后中央处理器根据数据的不同特性对数据进行存储。从以上过程可以看出，分布式处理技术的应用，在计算机信息处理过程中有以下优势：可提高磁盘空间利用率，让提取使用有效数据的过程更加简便快捷。

3.4遗传算法与神经网络

遗传算法，是根据生物的进化发展规律衍生而来，主要应用于信号处理、机器学习等方面。支撑其进行数据搜索的动力，来源于数据演化随机化，即在整个过程中选择、交叉和变异都是随机进行。遗传算法在搜索时从问题解的中集开始，在过程中对特定问题的信息需求极少，同时容错性非常高。神经网络技术，其由来源于生物神经网络结构。神经网络技术的工作原理与生物运动神经的网络行为十分类似，具有关联性、结构性等与生物运动神经网络类似的特性。在运用该技术的过程中，首先进行核心点的构建，然后创建处理窗口进行信息接收与传递，完善神经元信息网络层。神经网络技术在实际运用过程中，充分联动各个信息处理传输单元，具有更加全面的数据处理能力，同时可做到对信息的宏观调控。

3.5数据挖掘技术与数据分析

数据挖掘技术与数据分析技术，是利用互联网中用户与平台、用户与用户间存在的关联性，对信息进行进一步挖掘深采，再通过数据分析技术深挖其价值。数据挖掘技术与数据分析技术互相依托进行作用，可对用户情况进行更加深入的了解。从实际应用来看，数据挖掘技术与分析技术，对商业信息的提取和处理有十分显著的效果。利用数据挖掘技术，可对数据与数据之间的联系进行有目的挖掘，再结合分析技术揭示隐藏信息，通过隐藏信息对用户的未来行为、企业的未来决策进行一定预测，达到实现商业价值的目的。例如：利用数据挖掘技术与数据分析技术，对多个网购物平台上的销售数据进行联动挖掘与分析，发现在多个平台上，某个特定颜色的口红销量显著增长，相关的日化企业即可根据此条信息，对未来的产品属性进行调整以迎合消费者，为企业创造更多价值。

4计算机信息处理技术的正面影响

4.1为社会提供便利，创造商业价值

计算机信息处理技术为社会提供的便利，从微观来看，可为个体用户在衣食住行方面提供便利。例如：通过互联网便利对用户信息进行筛选采取和分析后，可得到用户的消费习惯、个人经历、喜爱与偏好等信息。通过此类信息，可为用户提供具有针对性的服务。站在较大的立场进行分析，计算机信息处理技术可为企业的运营提供帮助。（1）可提高企业管理效率。利用计算机信息处理技术，采集企业内部人员信息，对企业内部人员信息进行分析处理，可降低人员管理难度，提高企业运营效率。例如可通过计算机信息处理技术，得到内部人员的信用结果，通过人员信用高低对人员进行筛选任用。（2）帮助企业创造盈利机会，即可创造商业价值。通过计算机信息处理技术，对庞大的用户群体信息进行处理后得出的结果可帮助企业了解市场情况。在了解市场情况后，企业可应对市场实况，自行对经营方针进行调整，增加企业盈利概率。

4.2云计算应运而生

互联网高速发展，大数据计算机信息处理技术的出现与成长催生出云计算。21世纪以来，伴随互联网技术的发展，为满足社会需求，顺应时代潮流，适应环境变化，社会产业结构进行了一定程度的调整变化。传统行业为适应当下环境，提高自身竞争力，逐渐把互联网、互联网技术纳入自身。在此情况下，云计算应运而生，旨在为用户提供更加优秀的服务与体验。

5结语

从古至今，具有时效性的信息，始终是极具价值的资源，计算机信息处理技术，可对网络上庞杂的信息进行甄别采集和储存处理，能挑选出有价值的信息，并促使这一部分有价值的信息发挥出作用。大数据时代计算机信息处理技术的存在，让有效信息得到传递与共享，极大程度上给生产、生活带来了便利，为社会创造出价值，加快了社会的发展。只是计算机信息处理技术同样有有待改进的地方，尤其是在信息安全性上。做好信息保护工作，增加用户对该技术的信任感，让大数据信息处理技术得到更广泛的认同，对其发展有较为深刻的影响。目前，大数据计算机信息处理技术仍有需要完善的地方，仍有难点需要克服。对此，首先应做好相关专业人才培训，提高我国大数据信息处理技术核心竞争力。其次，解决大数据计算机信息处理技术中存在的难点和隐患。最终，以此通过这达到让大数据计算机信息处理技术进一步发展完善的目的。

参考文献

[1]李德宇.大数据时代计算机技术的应用思考[J].科技经济导刊,2019,27(13):25.

[2]张洋,侯然,李亚东,田志军.探讨大数据时代计算机信息处理技术的现状与发展[J].计算机产品与流通,2019,(06):109.

[3]汤惠.大数据时代的计算机信息处理技术[J].科学技术创新,2019,(16):81-8

作者：张雅丽 单位：甘肃省文县职业中等专业学校