計算機信息處理技術探討

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摘要：近些年伴隨科技發展，網絡幾乎已覆蓋全球。在互聯網普及的基礎上，大數據時代的到來是必然事件。利用計算機對龐大的數據進行收集處理，可在一定程度上加速人類社會的發展，從方方面面為人類的社會生產活動帶來便利。計算機信息處理技術可從各個方面對人類活動、生產產生影響。通過介紹大數據計算機信息處理的特點，對計算機信息處理技術的情況進行探討，主要目的是為計算機信息處理技術的健康發展與進一步成熟提供幫助。

關鍵詞：大數據；計算機；信息處理技術

1計算機信息處理技術應用特點

在大數據時代背景下，從計算機信息處理技術目前的應用狀況來看，其特點主要表現在“大”上，主要包含收集信息數量大、處理信息基數大、應用范圍大。即當前計算機信息處理技術可收集龐大的基礎數據信息，并對這些信息進行分類處理，之后再把對應的處理結果應用于各大范圍。例如通過全方位收集用戶信息，包括但不限于聊天關鍵詞、習慣活動范圍等，為用戶提供個性化定制服務，提高用戶體驗感。經由計算機信息處理技術處理過的數據，其結果與其他信息處理方式相比更為精準全面，同時處理龐雜數據得出結論的過程，較其他方式更加高效迅速。

2計算機信息處理技術的主要步驟

大數據時代下計算機信息處理技術步驟主要包含3方面：

2.1信息搜集

信息搜集，是計算機信息處理技術應用的第一步，對后續工作是否能高效完成有非常大的影響。做好信息搜集工作，才能對信息進行存儲、處理。在信息搜集的過程中，要對零散、缺乏秩序的數據按需要進行立體采集，再對其進行一定程度的甄別選擇，最終將有效信息整合為一體。

2.2信息儲存

信息儲存是把第一步“信息搜集”中得到的有價值信息，儲存在數據庫中，進行備份。在這個過程中，對信息儲存技術有較高要求，儲存量必須滿足儲存需要。其原因，是因為信息基數龐大，大數據時代背景下數據信息資源繁雜多樣，只有足夠的信息儲存空間，才能滿足計算機信息儲存過程的需要。

2.3計算機信息處理技術的安全性

由于計算機信息處理技術應用廣泛，采集、存儲的數據十分龐大，且其中存在不少重要信息，因此對計算機信息處理技術的安全性有十分高的要求。計算機信息處理技術的安全，涉及兩方面：（1）用戶隱私安全；（2）計算機信息處理系統安全。計算機信息處理技術缺乏安全性時，用戶對該項技術缺乏信任感，會造成用戶流失，會對計算機信息處理技術的發展造成不良影響。

3計算機信息處理技術中的關鍵技術

大數據時代下計算機信息處理技術的關鍵，主要包括DEEPWeb數據感知與獲取、數據索引與可視化、分布式處理、遺傳算法與神經網絡、數據挖掘與數據分析等技術

3．1DEEPWeb數據感知與獲取

DEEPWeb數據感知與獲取技術，其主要作用是對數據進行感知，然后通過互聯網對數據進行獲取收集。結合大數據計算機信息處理技術的特點，可以直觀感受到DEEPWeb數據感知與獲取技術運行高效，且具有龐雜數據收集、處理的能力。

3．2數據索引與可視化

伴隨大數據時代背景的到來，搜索引擎處理和儲存的數據特征由結構化向非結構化、半結構化轉變，除數據在基數上十分龐大外，其數據形態也呈現多樣復雜的趨勢。數據索引技術，目前主要有兩種：（1）聚簇索引技術；（2）互補式聚簇索引技術。兩者所依托的數據搜索技術不同，前者根據索引順序技術開展，后者通過多副本索引技術開展。可視化技術是指對數字化信息進一步采取處理，把復雜的信息簡化為簡潔明了的圖表、動畫等形式，以較少的空間對大量信息進行記錄和表述，提高空間利用率以及效率。其優勢是可以更直觀具體向用戶展示數據處理分析結果，同時可加深人類對此類信息的記憶。

3.3分布式處理

分布式處理技術的支撐，是GFS技術與儲存序列概念。在運用分布式處理技術，對信息進行處理的過程中，會把經過前期分析處理的數據提交至中間處理器，經由中間處理器根據數據的不同特性對數據進行再度處理整合后，再提交至中央處理器，然后中央處理器根據數據的不同特性對數據進行存儲。從以上過程可以看出，分布式處理技術的應用，在計算機信息處理過程中有以下優勢：可提高磁盤空間利用率，讓提取使用有效數據的過程更加簡便快捷。

3.4遺傳算法與神經網絡

遺傳算法，是根據生物的進化發展規律衍生而來，主要應用于信號處理、機器學習等方面。支撐其進行數據搜索的動力，來源于數據演化隨機化，即在整個過程中選擇、交叉和變異都是隨機進行。遺傳算法在搜索時從問題解的中集開始，在過程中對特定問題的信息需求極少，同時容錯性非常高。神經網絡技術，其由來源于生物神經網絡結構。神經網絡技術的工作原理與生物運動神經的網絡行為十分類似，具有關聯性、結構性等與生物運動神經網絡類似的特性。在運用該技術的過程中，首先進行核心點的構建，然后創建處理窗口進行信息接收與傳遞，完善神經元信息網絡層。神經網絡技術在實際運用過程中，充分聯動各個信息處理傳輸單元，具有更加全面的數據處理能力，同時可做到對信息的宏觀調控。

3.5數據挖掘技術與數據分析

數據挖掘技術與數據分析技術，是利用互聯網中用戶與平臺、用戶與用戶間存在的關聯性，對信息進行進一步挖掘深采，再通過數據分析技術深挖其價值。數據挖掘技術與數據分析技術互相依托進行作用，可對用戶情況進行更加深入的了解。從實際應用來看，數據挖掘技術與分析技術，對商業信息的提取和處理有十分顯著的效果。利用數據挖掘技術，可對數據與數據之間的聯系進行有目的挖掘，再結合分析技術揭示隱藏信息，通過隱藏信息對用戶的未來行為、企業的未來決策進行一定預測，達到實現商業價值的目的。例如：利用數據挖掘技術與數據分析技術，對多個網購物平臺上的銷售數據進行聯動挖掘與分析，發現在多個平臺上，某個特定顏色的口紅銷量顯著增長，相關的日化企業即可根據此條信息，對未來的產品屬性進行調整以迎合消費者，為企業創造更多價值。

4計算機信息處理技術的正面影響

4.1為社會提供便利，創造商業價值

計算機信息處理技術為社會提供的便利，從微觀來看，可為個體用戶在衣食住行方面提供便利。例如：通過互聯網便利對用戶信息進行篩選采取和分析后，可得到用戶的消費習慣、個人經歷、喜愛與偏好等信息。通過此類信息，可為用戶提供具有針對性的服務。站在較大的立場進行分析，計算機信息處理技術可為企業的運營提供幫助。（1）可提高企業管理效率。利用計算機信息處理技術，采集企業內部人員信息，對企業內部人員信息進行分析處理，可降低人員管理難度，提高企業運營效率。例如可通過計算機信息處理技術，得到內部人員的信用結果，通過人員信用高低對人員進行篩選任用。（2）幫助企業創造盈利機會，即可創造商業價值。通過計算機信息處理技術，對龐大的用戶群體信息進行處理后得出的結果可幫助企業了解市場情況。在了解市場情況后，企業可應對市場實況，自行對經營方針進行調整，增加企業盈利概率。

4.2云計算應運而生

互聯網高速發展，大數據計算機信息處理技術的出現與成長催生出云計算。21世紀以來，伴隨互聯網技術的發展，為滿足社會需求，順應時代潮流，適應環境變化，社會產業結構進行了一定程度的調整變化。傳統行業為適應當下環境，提高自身競爭力，逐漸把互聯網、互聯網技術納入自身。在此情況下，云計算應運而生，旨在為用戶提供更加優秀的服務與體驗。

5結語

從古至今，具有時效性的信息，始終是極具價值的資源，計算機信息處理技術，可對網絡上龐雜的信息進行甄別采集和儲存處理，能挑選出有價值的信息，并促使這一部分有價值的信息發揮出作用。大數據時代計算機信息處理技術的存在，讓有效信息得到傳遞與共享，極大程度上給生產、生活帶來了便利，為社會創造出價值，加快了社會的發展。只是計算機信息處理技術同樣有有待改進的地方，尤其是在信息安全性上。做好信息保護工作，增加用戶對該技術的信任感，讓大數據信息處理技術得到更廣泛的認同，對其發展有較為深刻的影響。目前，大數據計算機信息處理技術仍有需要完善的地方，仍有難點需要克服。對此，首先應做好相關專業人才培訓，提高我國大數據信息處理技術核心競爭力。其次，解決大數據計算機信息處理技術中存在的難點和隱患。最終，以此通過這達到讓大數據計算機信息處理技術進一步發展完善的目的。

參考文獻

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作者：張雅麗 單位：甘肅省文縣職業中等專業學校