大數據背景下計算機信息處理技術

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摘要:在步入21世紀以來，大數據網絡信息技術獲得了快速發展，進一步推進了計算機技術的廣泛應用，但是，在實際運用的過程中卻面臨著各種各樣的挑戰，影響著計算機數據信息使用的效率。因此，對于計算機信息處理技術的有效使用顯得尤為重要。對此，文章基于大數據背景下，對于計算機信息處理技術展開了論述。

關鍵詞:大數據;計算機信息處理技術;分析

1大數據背景下的計算機信息處理技術運用中所面臨的挑戰

1．1在信息安全性方面的要求更高

基于大數據背景下，計算機網絡信息技術的運用范圍越來越廣泛，使得人們對于網絡信息使用的安全性提出了更高的要求。人們通過網絡環境實現網絡購物、網絡支付平臺等信息技術的有效使用，所以人們在使用的過程中更為關注對于那些平臺在使用中的私密性與安全性，如果在使用計算機信息處理技術的時候保護程度存在不足，那么將會使網絡信息在處理的過程中嚴重影響安全性，使得人們的財產受到了一定程度的風險。

1．2在專業人才的需求上越來越高

大數據技術在現代化網絡信息技術的推進下，被越來越多的人所關注，促使具備大數據技術的專業性人才，逐漸成為當前社會發展的進程中人們所關注的焦點。因此，基于大數據背景下，使用網絡信息處理技術的同時，也不斷提高了對專業性工作人員的需求。為了在實際使用的時候保證大數據處理技術的高效性，而相關管理人員也應該積極提升自身網絡的安全性，并基于大數據基礎下有效的使用計算機信息處理技術，同時結合實際情況來實施相關專業方案的構建，以實現對數據網絡信息實施保護的主要目的。

2關于大數據背景下的計算機信息處理技術的主要方式

2．1計算機信息處理技術的分布式存儲技術

隨著大數據技術的快速進步，使得現代網絡信息技術的發展也不斷加快，在計算機信息處理技術的使用中，分布式存儲方法是最為常見的處理技術，這種方法的使用，使得人們對于大數據大量儲存信息資源的需求獲得滿足，大大改善了原來傳統信息存儲的過程中，所存在的所有限制性問題。對分布式存儲技術進行使用的過程中，需要保持在同一個數據之中對相應的系統結構進行有效應用，通過各個數據在分布與存儲中存在的不同，能夠明確不同數據系統的邏輯關系，最終使得數據分離與統一的目的得以實現。

2．2計算機信息處理技術中的數據挖掘技術

通過當前階段對大數據技術的使用情況的分析發現，當前對于大數據信息資源的實際使用過程中，數據挖掘技術應用的有效性是極為重要的，它的使用充分的將當前階段的人工智能處理技術在實施信息處理中的優勢進行了體現。數據挖掘系統技術的使用原理，是基于仿生學基礎上的，通過對仿生學的充分利用，并與人類思考的特有方式相結合，來實現對數據實施統一化處理，以保證對人類的行為實施完善的指導。在數據挖掘技術的使用過程中主要包括以下幾點:(1)在數據資源選取方面。在對計算機信息處理技術進行運用的時候，需要注意的是能夠針對數據實施的預處理工作，并以此來實施數據資源的有效選取;(2)當選取到所需的數據之后，就需要對這些數據實施清理與刪除工作，主要去除的對象是那些無效、冗余或者為零的數據信息;(3)基于數據挖掘技術下來對信息數據實施分析，能夠保證對數據分析的更加充分;(4)針對數據展開分析與評估。在具體的實施過程中，需要充分的對專門顯示系統進行有效使用，講相關數據在現實系統中進行清洗的展示并實施有效分析。基于人工智能技術下，來對數據實施處理工作，該種類型的計算機處理技術涉及到的內容是多方面的，比如決策樹、聚類、神經網絡等等。比如，基于大數據背景下所實施的計算機信息處理技術，充分的將數據挖掘技術應用其中，能夠將該定義進行不同簇群的有效劃分。其中k-means算法在實際使用當中屬于一種最常見的形式，這種計算方式主要是通過對制定簇群的具體數量進行有效確定，在簇群之中需要將源數據轉換為其中心數據，然后才能夠對相關的計算項目進行明確，通過這樣的方式使數據信息的收集與處理工作得以實現，同時還需要加強源數據與簇中心的計算，使其能夠最大化的提高有效性，然后才能夠通過一定的限定數據的范圍，來實現對相關數據信息實施有效性的生成與轉化。此外，還應針對相應的數據源來實施有效性的分類工作，這樣才能夠既將需要處理的數據信息作為中心數據，還能夠將新平均數值同樣作為重點數據，以保證項目結算的有效性獲得提高。

3結語

總而言之，現代化網絡信息技術在大數據背景下獲得充分的利用，不僅能夠與大數據自身所具備的特點實施有機結合，還能夠保證網絡信息數據資源處理的安全性、有效性，通過大數據技術來推進網絡信息數據的處理工作，在整體上的工作效率獲得提升，實現網絡信息技術能夠獲得創新與發展。

作者：張敏 徐菁 谷娜 單位:國防專利審查中心