计算机工程应用技术信息与电脑China Computer & Communication2019年第7期大数据时代的计算机信息处理技术探讨张继遥（江苏省教育考试院，江苏 南京 210024）摘 要：在大数据时代下，计算机技术有了新的发展，同时也为人们的生活、工作、社会生产带来了便利。特别是在计算机信息处理技术方面，发展过程中更重视搜集资料信息的自动化，保证信息更加精准、真实，极大地提高了人们生产和生活水平。在大数据时代，计算机信息处理技术在资料储存、搜集方面拥有很多优势。在后续研究中，计算机信息处理技术有待深入研究、进一步完善。关键词：大数据时代；计算机信息处理技术；网络技术中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2019）07-030-03Discussion on Computer Information Processing Technology in the Age of Big DataZhang JiyaoAbstract: In the era of big data, computer technology has made new development, but also brought convenience to people's (Jiangsu Provincial Education Examination Authority, Nanjing Jiangsu 210024, China)life, work and social production. Especially in the field of computer information processing technology, more attention is paid to the automation of collecting data and information in the process of development to ensure that information is more accurate and true, which greatly improves people's production and living standards. In the era of big data, computer information processing technology further studied and improved.has many advantages in data storage and collection. In the follow-up study, computer information processing technology needs to be Key words: big data era; computer information processing technology; network technique０ 引言满足用户需求[3-4]。大数据技术是通过数字化形式展现与储存个人以及社会２ 大数据时代下计算机处理技术分析生活信息的方式，大数据的出现，象征着大数据时代的来临[1-2]。通过网络技术，大数据技术能够搜集更多数据资料，经2.1 信息搜集过分析处理，精准呈现与预测个体生活，获得结果应用范围信息搜集是计算机处理技术的重要环节，然后按照要求广泛。计算机信息处理技术就是借助大数据提高信息处理水找到所需数据信息，再将数据分类处理传送给用户。该过程平，满足使用者对信息处理效率的要求。能够将复杂、无序的数据整合为具有一定价值的信息。１ 大数据概述2.2 信息储存技术现阶段，大数据技术得到了推广应用，主要特点包括以计算机处理技术中对数据资料的储存技术要求严格。根下几方面。第一，大数据技术可以处理庞大的数据信息，处据现阶段发展情况，网络条件下的数据信息资源具有多样性理数据能力超过传统信息处理技术。第二，应用范围广。随的特点，从而对信息储存量有了新的要求。信息储存技术能着网络信息技术的快速发展，大数据技术得到了广泛应用，够将重要信息储存在数据库中，用户根据需求选择所需数据如用户分析、个性化定制、学术研究等都会应用大数据技术。资料，符合长期储存要求而且使用简便[5-6]。第三，大数据技术信息处理快速。尽管大数据技术处理的信2.3 信息安全技术息量较多且复杂，不过处理速度仍然保持在较高水平，能够安全性在计算机信息处理技术中发挥着重要作用，能够作者简介：张继遥(1966—)，男，江苏南通人，技师。研究方向：事业单位信息系统。— ３０ —信息与电脑2019年第7期China Computer & Communication计算机工程应用技术保护用户隐私安全与系统信息安全。所以，创建数据信息安较、排序发现数据规律，进行重复数据筛选。机器学习是研全制度，提高信息安全处理技术，有助于推动计算机信息处究计算机模拟人类学习的智能技术，对原有信息知识体系的理技术快速发展。重组，是人工智能的核心技术。在数据处理过程中，关联规３ 大数据时代下计算机信息处理关键技术则与机器技术集中应用在数据挖掘技术中。3.1 DEEP WEB数据感知与获取技术４ 计算机信息处理技术的优势与影响该项技术是通过网络深层空间技术搜集信息资料并分4.1 计算机信息处理技术优势析、集成。通过信息数据动态变化、信息范围、数据分布形式、4.1.1 提高产业价值访问技术展开数据处理，达到对数据高效集成、整合。大数据时代为社会发展提供了便利，尤其是在商业应用3.2 分布式处理技术中其产业价值不可估量。一方面，企业通过大数据技术搜集用户资料，再进行资料集中处理得到目标消费者资料，比如：分布式处理技术是通过GFS技术达到数据储存与处理，消费习惯、爱好、消费水平，为企业定位消费提供帮助，帮通过储存列概念按照列进行数据储存，数据压缩迅速、循环助企业有针对性地展开营销工作。另一方面，大数据还具有利用率高，储存结构为行列混合，可以兼容诸多数据并节约用户消费跟踪功能，有助于企业掌握市场现状，能够及时作数据查询时间，有效地利用磁盘空间。现阶段，分布式处理出正确处理。其实，计算机处理技术起到了桥梁连接作用，技术在IBM、百度等得到了广泛运用[7-8]。挖掘隐藏数据资料让企业对产品、服务、用户消费、市场有3.3 数据索引与可视化技术全面了解，从而提高产业价值。数据索引属于BIGTABLE技术，集中于聚簇索引与互补式4.1.2 云计算应运而生聚簇索引技术研究。聚簇索引技术指根据索引顺序技术展开处大数据的发展为云计算的出现创造了条件。随着社会产理；互补式聚簇索引指通过多副本索引技术建立相补充的数据业结构的调整变化，更多传统行业走向了信息化发展道路，创建数据索引表，达到对数据的搜集。可视化技术是在数据处比如：社交聊天、电子钱包、内容推送等都与云服务有着密理后以动画、图表方式展示，为人们交流、沟通提供便利条件。切联系。云计算为用户数据传输提供了更好的服务，实现数比如：Clustergram通过聚类分析技术展开数据处理，显示小数据资料的集中管理以及电子设备的交换。云计算让企业为客据集的个别成员是如何利用数据处理后分配至大的信息集群内。户提供更加高效、便利的服务。3.4 数据挖掘技术与数据分析4.2 计算机信息处理技术影响数据挖掘技术是结合网络搜索技术与信息实体的关联技4.2.1 安全隐患术达到数据分析挖掘的目的。比如：网络信息搜索的热点排大数据在为人们提供便利的同时也带来了很多消极影布学习算法是对媒体信息量与信息数据的特征、短文本特点响，其中安全隐患增多就是重要表现。随着互联网在社会发搜索等。现阶段，学习算法包括逐对、逐列、逐点多种方法。展中发挥挥着日益重要的作用，无论是普通用户还是企业都数据分析应用范围广泛，其中包含网络分析技术、情感存信息泄露风险，给不法分子提供了可乘之机。为此，政府分析技术、数据时域序列分析技术、空间分析技术，在数据部门出台了有关法律制度保护人们的信息安全，并提供了很处理中发挥着重要作用。情感分析技术指通过自然语言展开多便利条件，提倡应用信息安全保护技术。企业应保护用户编码分析；网络分析技术指通过网络特征展开数据特征分析；隐私信息，技术创新势在必行。此外，用户也要有安全意识，空间分析技术综合了几何、网络拓扑、地理数据编码技术，在保护好个人信息的前提下尊重他人权益。对信息展开系统分析的统计技术。4.2.2 人才资源不足人才是推动计算机处理技术水平提高的前提，企业需要3.5 遗传算法与神经网络技术有人才支持才能存活下去。因此，创建高专业水平的人才团遗传算法是根据生物的进化发展规律与数据演化随机化队才是实现技术创新的硬道理。不过，大数据环境下高专业的数据搜索方法达到数据搜索的目的。遗传算法通过概率化水平人才资源稀缺且流动性大。达到调节数据搜索方向的目的，遗传算法在机器学习、信号4.2.3 数据价值分析有待完善处理、物理选址方面应用较多。而神经网络则是通过生物神尽管计算机处理技术为人们提供了便利，不过怎样让经网络结构的形式，模拟生物运动神经的网络行为展开数据这些信息发挥应有的作用有待进一步研究。首先，数据自身分布式处理计算。价值问题。尽管数据可以传递很多信息，但信息多停留在表3.6 关联规则学习与机器学习面，决策人员需要分析数据的关联、数据趋势才能发挥作用，帮助正确决策。其次，数据对生活的反应度问题。数据仅是 关联规则学习指在比较烦琐的数据处理过程中，经过比 （下转第34页）— ３１ —算法语言信息与电脑China Computer & Communication2019年第7期群间通信。群的形成和重组使BDEG更加可靠和优化。实验结果表明，（7）集群建立阶段后数据传输到BS。集群配置和传输BDEG可以达到节能制定点高，关键操作部分的大数据收集过程基于所有应用的SNs的RSSI和剩余能量，网络连接是时间短，多跳通信的总距离大于单跳数据传输。该研究方法通过正确形成集群结构实现的。同时，保证了容错参数，即未来的工作将集中在减少数据传输的总距离，并将考虑其他当两个通信节点耗尽能量时，执行新的CHs和CCOs的再选参数，如信噪比和误码率，以更好地优化BDEG算法。算法使操作继续进行。如果将BDEG应用于实时性约束不太严格的应用程序，那么就不需要什么容错操作。参考文献４ 结 语[1]张冀,王晓霞,宋亚奇,等.物联网技术与应用[M].北在该方案中，考虑部署大量的节点来识别WSN的要求。京:清华大学出版社,2017:308-329.从实验分析出发，笔者提出了一种高效节能的大数据采集算[2]刘雅辉,张铁赢,靳小龙,等.大数据时代的个人隐私法BDEG，用于边境监控、环境监测、工业运营等大数据的保护[J].计算机研究与发展,2015,52(1):229-247.实时应用。在该方案中，使用RSSI值来确定SNs与BS的[3]曹志宏.无线传感器网络与物联网之间的相互关系研直接或间接通信，能量和时间的约束通过BDEG来解决，集究[J].自动化与仪器仪表,2016(4):128-129.（上接第31页）不仅呈现出动态化，而且是瞬息万变的，因此借助智能化技搜集的信息，自身并无直接意义，基于数据分析获得的结论术才可以更好地开展网络管理活动。也并非真实的。目前，人们过于依赖大数据而降低了分析 与创新力。６ 结 语大数据技术的出现带领人们真正走进信息时代，经过数５ 大数据时代计算机信息处理技术的应用据信息搜集为人们提供所需资料，同时也孕育了很多新兴产5.1 在计算机网络安全管理中的应用业。不过，大数据技术也会威胁个人信息安全，如何有效应用先进技术有待进一步研究。对于计算机用户来说，网络信息安全是一个关键点。网络的安全管理阶段运用人工智能技术能够对用户的隐私提供可靠保障，在网络安全管理阶段，人工智能技术的应用大致参考文献表现在3个方面，一是入侵检测，二是智能反垃圾邮件，三[1]刘艳云.大数据时代计算机信息化办公技术处理分析是防火墙。所谓智能防火墙，主要是运用智能化识别技术，[J].信息记录材料,2019(3):97-98.运用统计、计算、概率、记忆以及决策等不同方式对信息数[2]杨东.计算机网络信息处理与安全技术分析[J].信息据进行辨别以及探究，能够最大化地降低匹配检测阶段里关与电脑:理论版,2019(4):237-238.联的大量计算工作，从而能够高效地了解网络活动的特征，[3]陈丁宁.基于大数据背景下的计算机信息处理技术分对访问控制进行直接把控，高效地强化发现网络风险的效析[J].信息系统工程,2019(2):83-84.能，有效拦截恶意攻击。入侵检测是针对网络信息进行分析，[4]冯小谦.大数据时代计算机信息处理技术分析[J].信并且分类化处置，过滤疑点信息，对数据信息进行辨别和分息系统工程,2019(2):124.析，最终为用户呈现结果。智能反垃圾软件主要对用户有效[5]张振.大数据时代计算机信息处理技术的现状与发展实行科学检测，对邮件进行识别和筛选，智能分类并且及时 [J].中国新通信,2019(4):61.提醒用户。[6]董朝贤.大数据时代计算机信息处理技术分析[J].计5.2 在网络管理和系统评价的应用算机产品与流通,2019(2):10-11.[7]冯含枫.计算机在大数据时代下信息处理技术[J].计网络智能化管理主要应用两大技术，一是电信技术，二算机产品与流通,2019(2):105.是人工智能技术。借助人工智能构建关联化知识库，能够对[8]李媛.浅谈计算机信息处理技术安全及防护策略[J].信息数据进行汇总化管理。网络信息的发布特征十分显著，计算机产品与流通,2019(2):136.— ３４ —