基于大数据时代下计算机信息处理技术略论

盛秋爽

摘要：面对大数据的发展情况对计算机信息处理模式实施解读，归纳大数据年代的有关学说，解读大数据环境下信息处理技术所面对的问题。融合大数据年代的特征完成计算机处理模式的改善，以提升计算机信息技术运用的效率，带动网络信息领域的创新。

关键词：大数据;计算机;信息处理;实例解析

中圖分类号：TP311      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）18-0038-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

在互联网技术持续进化的环境下，计算机信息处理科技开始普及与推广，让中国完成了数字化、网络化的发展。透过计算机信息技术的使用，会形成大批的参数资源，这类科技能够满足民众的生产生活需要，然而大量数据的产生扩大了计算机系统的讯息储备量，左右计算机的运转效果。所以，计算机信息技术处理阶段，要透过大数据资源的使用，满足信息技术运用的储备大、增速快与信息使用多元化等需要，提升信息处置的效果，变更计算机信息处置系统运转中所有的缺陷，为计算机信息技术成效的提升提供支撑。互联网+、AI等的运用中，我国对该技术极为看重，并投入大批的人财物实施研发，因此探讨这类技术模式有着极大的价值。

1 大数据环境下计算机信息处理面对的困难

1.1 对信息安全要求较为苛刻

在大数据环境下，网络讯息推介开始普及使用，这类环境下民众对网络信息的安全性需求也变得更为迫切。网络环境下，民众在网购、互联网支付App的使用中，比较重视媒介的安全性与秘密性，假如在计算机技术运用阶段没有安保措施，会对网络信息处理的安全性造成负面影响，对民众也是极不负责的。因此，在网络信息技术处置技术的研发中，为了保证用户私密信息的不外泄，要构建高效的网络安全监管媒介，让大数据环境下计算机信息技术的处置变得更为高效。

1.2 专才需要的持续提升

随着大数据网络讯息的演变，大数据网络科技开始成为社会舆论的焦点，技术类专才也是各领域争相竞争的人才。在大数据网络信息技术的使用阶段，专才也是领域需要，为了确保大数据处置的效率，有关参数库管控者要提升本身的安全性，透过大数据信息科技的运用与专业预案的制定，完成网络讯息的维护，充分满足网络信息技术运用的基本需要，提高大数据网络的使用成效。

2 大数据环境下计算机信息处理的发展态势分析

在大数据发展环境下，为了提升计算机科技运用的安全性与稳定度，要依照网络信息技术发展规范，完成信息处置模式的革新。其一，在云计算网络发展阶段，透过云计算科技的运用，将其当成计算机科技中的重要科技，提升信息技术的处置成效，并且第一时间变更网络信息处置滞后的现状。云计算科技运用阶段以互联网软件为平台，透过编程性、反馈性参数的解读，能够形成云计算网，这类云计算网络能够强化网络储蓄、信息科技储蓄功能等，拓展计算机技术的运用范畴;其二，完成计算机安全科技的创造性发展。在大数据发展环境下，透过各个参数系统的使用与网络资源的对接，能够在个体终端设施上完成信息资源的分享，完成网络讯息的处理，然而整个阶段都存在一定的安全威胁，让计算机安全信息泄露的几率增大。所以，在大数据网络讯息处置阶段，透过互联网参数安全性的加强，能够提升大数据安全管控的高效性，并逐步构成安全管控系统，完成计算机网络信息科技的安全性建设，提升参数运算的准确度。

3 大数据环境下计算机处理技术略论

3.1 拓宽信息搜集途径

从互联网科技运用的态势来讲，全球范畴内社会发展速率显著变快，主因是信息的沟通速率大幅度提高。例如，在观看《三国演义》后，读者通常会有困惑，关云长在曹操与孙权夹击阶段为什么刘玄德与孔明并未驰援。自荆州到益州，古时候效率最高的骏马传讯最少都要1个月，但是关云长从战争初期到失败被杀的所耗时间没有超过四十日。因此，消息传送到天府之国时，所有战事都已尘埃落定。但是在当今时代，透过无线网络就可以完成信息的传达。在大数据环境下，所有公司假如要存续与进化，需要激活所有讯息途径，从公司经营、用户心态、市场状况与竞争企业的发展状况等层面尽量获得有关讯息。然后透过大数据解读，订立出目标性明确的销售或应对预案。唯有这样，才可以在竞争渐趋白热化的市场竞争中获得足够的份额。例如，当前实体卖场的运营日渐困难，马云、李国庆等网络金融大亨正是看到了营销链中大多数元素能够忽略的现状，推动了电商的发展。消费者不用出门就能够购置到满意的商品，享受一流的服务，运营者缩减了实体商品的租金、水电等，进而更为关注品牌与服务。在此状况下，大数据与电商无缝衔接，依照消费人群的检索记载即能够极为精确地解读后期的消费趋势，进而完成商品的推介，为用户提供全面、多元化的服务模式，从而发掘出潜能更大的商品。

3.2 提高信息安全维护水平

计算机信息处理技术能够被当成信息搜集、整合、解读的武器，对垃圾讯息实施过滤是无坚不摧的利器。但是，在大数据环境下，许多违法犯罪人员透过盗用客户讯息，使用所有网络模式对消费者实施强制性的讯息推送，希望通过这类模式牟取暴利。例如，数据说明，大多数诈骗人员在10000人中成功骗得1人就能够聚敛不义之财。所以，计算机信息处置科技在以后需要重点关注信息安全升级工作，全方位提升保护水准。在网络运用时，所有讯息都以数据模式来呈现，伴随数据基数的持续增加，讯息储存、传达的模式并非一成不变，然而保护科技能够直达信息传达的中心，从来源上进行杜绝。例如，群发短讯的欺诈与电话侵扰等问题曾令无数人谈之色变，化解模式是透过数据搜集的反向运用，把侵扰电话做出标记、回馈到参数中心，从而向公众披露;透过技术保护完成抗侵扰工作。对公司而言，公司的商业机密需要透过有目的性的保护模式完成维护，聘用专业的计算机与网络专才，设立高级别、高效率的保护程序，持续提升木马等电脑病毒的清理水准与效率高，方可确保重要信息的安全性。

3.3 建立功能多元化的参数库

参数库原来是网络储备有关讯息的储备系统。在大数据环境下，小到公司大到国家，必须构建安全度最高的核心参数库并将其纳入国家核心方略的框架中。但是参数讯息多元化，怎样把参数库从单调的储备空间升级到多效能的储备模式、监督模式是目前计算机信息处理技术必须权衡的重大问题。伴随年代的发展，数据讯息的逐步增加会为参数库带去巨大的储备压力，技术师需要建立更为高效的程序编程模式，对电脑特性实施平衡阶段要把各种参数讯息根据价值的差异实施分类。在此阶段，公司的权限体制需要配置得较为完备，从品级上进行呼应。例如，公司的重要技术唯有项目部负责的总工程师与公司老板才有权限检索与浏览，其余董事会成员没有权利查看;而一般的技术师仅能够透过参数库检索与项目相关的特定讯息，其余一律禁止阅览与使用。

3.4 计算机信息处理对大数据的具体运用实例分析

目前国内盛行网络交际，社交媒介人人网在我国的运用较为普及，人人网每日用户访问的参数量极大，其面对的挑战即为大数据处置的挑战。

由人人网的大数据讯息处置平台能够看到，系统的两端依次是关系参数库、前端用来收集参数资源;后端能够将搜集到的参数资源完成解读之后通过系统回馈给用户。在整体的构架下，大数据处置解读是整个数据信息处置平台的重要组成部分。这个系统的工作通常在生产用Hive-Hadoop集群中完成分析，之后配置到各个集群完成处置工作。人人网大数据操控处置流程见图1。

3.5 提高信息获取效率，科学筛滤讯息

在当代社会发展历程中，必须获得海量的讯息，以确保各种工作的高效实施，因此目前有关技术师必须优化计算机讯息处置技术的讯息收集与获得的功能。确保有关人士能够全方位地解读自身必需的参数讯息，以往在完成参数搜集与传达阶段，参数信息处置的速率过缓，影响了讯息的传达。那么，在目前的大数据环境下，有关人员研针对该缺陷进行深入探究，解读信息传达速率变缓的主因，使用科学的应对模式，拓展当前的讯息搜集途径，确保讯息获得的精确性。不但如此，在数据获得阶段通常会出现许多垃圾讯息。例如广告弹窗的频繁出现，这部分强制讯息会导致获得讯息的准确度下降。所以，要进行筛滤，确保数据不会被滥用。

3.6 数据挖掘科技的使用

融合目前大数据资源的运用情况，在计算机科技中通过数据挖掘技术的运用，能够呈现出AI科技的优点。数据挖掘体系透过仿生理论的使用，根据人类的思维模式把数据进行统一处置，然后依照项目需要获得决策讯息，健全对人类行为的引导。一般地，在数据挖掘技术运用阶段，其基本的构成包含下列板块：首先，是数据资源的选用。在大数据环境下，计算机信息处置技术运用阶段的数据预处置功能极为关键，能够协助完成数据筛选;其次，对选用的数据实施垃圾数据、冗余参数与零数据实施检索并剔除;再次，透过数据挖掘科技的运用完成讯息的解读;其四，参数解读与评价。在数据挖掘技术运用阶段，一般使用AI的模式完成参数处置工作，这类设计处置科技通常包含决策树、聚类与神经网络等，依照数据科技完成参数的直观演示，提升计算机信息处置技术的整体成效。比如：在大数据环境下的计算机信息处置工作中，透过聚类科技的运用，把其当成数据挖掘分类科技，在运用此科技时要分成相异的簇群来进行处理。当中，k-means算法是常规的运算模式，通常是透过明确簇群的数目，把原始数据生成簇群核心，然后透过离中心距离来进行运算，完成对数据的采集处置，把相应的数据数量作为簇群核心，能够提升原始参数与簇中心运算的效率;然后在限定参数的范畴内生成参数，提升参数结果运算的精确性。在数据来源上完成分类，能够把数据中心与新的平均数据作为重心，提升项目运算的效率。透过k-means算法的运用，可以完成平均簇群数目的明确工作，完成限定簇群数目的高效处置，提升数据运算成果的价值。

3.7 扩大信息储备空间，搜集有价值信息

目前，大部分人在运用互联网阶段总是会收集到一部分垃圾讯息与无价值参数，这部分参数的出现让信息储备空间变得狭窄，让大多数有价值的信息很难储备。因为民众处于大数据年代，各种数据讯息出現频率较高，各种讯息纷繁芜杂，在此前提下，以往的信息储备空间储备量开始变小。有关研究人员必须融合参数情况适度地完成信息储备空间的拓展，让更多有价值的信息参数能够被保留下来。能够调试并优化目前的信息处理技术，让其更为智能地对所储备的无效参数实施清理，让储备空间更大;此外，必须使用信息处理技术对各种参数实施归类与排位，如此能够清晰地察觉到电脑中的各种信息，优化内部的储备结构，让更多的参数能够占用更多的空间。并且，一部分人员因为个体的操控错误让核心信息遗失的情况偶有出现，那么必须延长数据的回收用时。

4 结束语

综上所述，在大数据环境下，透过网络讯息技术的使用并融合大数据的特征，完成网络信息资源的安全、高效处置，提升网络信息处置的整体成效，带动互联网信息技术的创新发展。对计算机技术处置人员来讲，应清醒地意识到信息资源处置中所面对的困难，融合这部分问题建立目的性明确的处理方案，透过大数据资源的使用来保证网络资源传送的安全性与私密性。

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