细数那些大数据时代下流光溢彩的信息处理技术

信息爆炸的时代，每天都会产生种类、体量庞大的数据量，这些数据间彼此又相互关联相互影响，产生更多的衍生数据。

随着大数据技术不断成为社会各行业关注的热门、互联网信息技术的快速发展，人们期待数据信息处理能够向着“速度更快、分析更准”发展。

计算机信息处理技术的进步必然有助于解决这些问题，为此，许多与大数据相关的信息处理技术如愿进入了可以用“日新月异”来形容的高速发展阶段。

大数据背景之下对信息处理主要是通过信息采集与预处理、信息分析技术对庞大的数据集合进行分析处理，而计算机信息处理技术其实就是数据传输、获取、分析、处理的结合体。

——

下面，企通查将为大家盘点一些大数据时代下流光溢彩的计算机信息处理技术。

1.DeepWeb数据感知与获取技术

DeepWeb技术是网络深层空间技术，其数据具有信息规模大、信息动态变化、分布式和访问方式特殊等特点。该技术能够充分利用网络空间的数据，进行高质量的数据集成，进而进行数据的抽取和整合。

2.分布式数据存储

分布式数据存储利用的是列存储的概念，具有数据压缩、快循环等优点。当今较为流行的技术是行列混合式存储结构，该结构能够快速加载海量数据、缩短查询时间、高效利用磁盘空间等。

3.数据高效索引

目前主流的索引技术是由Google提出的BigTable技术，当前的研究热点是聚簇索引和互补式聚簇索引。

4.基于内容的数据挖掘

基于内容的数据挖掘是指网络搜索技术和实体关联分析。当前互联网信息搜索的热点采用的是排序学习算法，常见的排序学习算法主要有逐点、逐对、逐列三种。排序学习算法主要是针对社交媒体的信息提出的，其关注数据的特点为短文本特征。

5.遗传算法和神经网络

遗传算法是借鉴生物界进化规律而演化出的随机化搜索算法，遗传算法的寻优采用概率化，能够自动调整搜索方向，已被应用在机器学习、信号处理、物流选址等多方面。神经网络则是受来自生物神经网络结构和运作的启发而提出的，是一种模拟动物运动神经的网络行为。

6.分类分析和聚类分析

分类分析和聚类分析主要用于数据挖掘。分类分析是指先对数据点进行归类，再确定新的数据点，在明确假设和客观结构的前提下，预测客户行为；而聚类分析，则指在不知道限制因素的前提下，将集合分成若干对象组，然后对对象组进行分析。

7.关联规则学习和机器学习

关联规则学习是指在数据处理的过程中，找到数据之间的关联规则；而机器学习则是指研究计算机模拟人类的学习行为，重新组织已有的知识体系。关联规则学习和机器学习也可用于数据发掘。

8.数据分析技术

数据分析技术主要包括情感分析、网络分析、空间分析、时域序列分析和回归分析。其中，情感分析是对自然语言进行的主观分析，网络分析是基于网络的特征分析，空间分析是基于拓扑、几何和地理编码技术的统计分析。

9.可视化技术

为了方便人们对大数据分析结果的理解和沟通，需要使用可视化技术进行创建图片、图表和动画等。

——

未来，计算机信息处理技术的发展方向一定会向着三个目标奔进：

1.计算机网络朝着云计算网络发展。现在的计算机网络架构多以硬件为基础，局限性较大。基于互联网的云是当今的主要技术，计算机网络应朝着云计算、大数据的方向发展。

2.计算机技术朝着开放式网络传输的方向发展，通过定义网络框架，将网络信息与硬件分离。

3.计算机与计算机网络相互融合，成为一体。只有基于网络技术的计算机信息处理技术才能够满足大数据时代的要求。

大数据时代的来临，对计算机信息处理来说也是一把双刃剑。注重计算机信息处理技术的开发与研究，努力提升信息处理效率，确保数据信息安全，有着重要的现实意义。