基于大數據時代下計算機信息處理技術略論

盛秋爽

摘要：面對大數據的發展情況對計算機信息處理模式實施解讀，歸納大數據年代的有關學說，解讀大數據環境下信息處理技術所面對的問題。融合大數據年代的特征完成計算機處理模式的改善，以提升計算機信息技術運用的效率，帶動網絡信息領域的創新。

關鍵詞：大數據;計算機;信息處理;實例解析

中圖分類號：TP311? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）18-0038-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

在互聯網技術持續進化的環境下，計算機信息處理科技開始普及與推廣，讓中國完成了數字化、網絡化的發展。透過計算機信息技術的使用，會形成大批的參數資源，這類科技能夠滿足民眾的生產生活需要，然而大量數據的產生擴大了計算機系統的訊息儲備量，左右計算機的運轉效果。所以，計算機信息技術處理階段，要透過大數據資源的使用，滿足信息技術運用的儲備大、增速快與信息使用多元化等需要，提升信息處置的效果，變更計算機信息處置系統運轉中所有的缺陷，為計算機信息技術成效的提升提供支撐。互聯網+、AI等的運用中，我國對該技術極為看重，并投入大批的人財物實施研發，因此探討這類技術模式有著極大的價值。

1 大數據環境下計算機信息處理面對的困難

1.1 對信息安全要求較為苛刻

在大數據環境下，網絡訊息推介開始普及使用，這類環境下民眾對網絡信息的安全性需求也變得更為迫切。網絡環境下，民眾在網購、互聯網支付App的使用中，比較重視媒介的安全性與秘密性，假如在計算機技術運用階段沒有安保措施，會對網絡信息處理的安全性造成負面影響，對民眾也是極不負責的。因此，在網絡信息技術處置技術的研發中，為了保證用戶私密信息的不外泄，要構建高效的網絡安全監管媒介，讓大數據環境下計算機信息技術的處置變得更為高效。

1.2 專才需要的持續提升

隨著大數據網絡訊息的演變，大數據網絡科技開始成為社會輿論的焦點，技術類專才也是各領域爭相競爭的人才。在大數據網絡信息技術的使用階段，專才也是領域需要，為了確保大數據處置的效率，有關參數庫管控者要提升本身的安全性，透過大數據信息科技的運用與專業預案的制定，完成網絡訊息的維護，充分滿足網絡信息技術運用的基本需要，提高大數據網絡的使用成效。

2 大數據環境下計算機信息處理的發展態勢分析

在大數據發展環境下，為了提升計算機科技運用的安全性與穩定度，要依照網絡信息技術發展規范，完成信息處置模式的革新。其一，在云計算網絡發展階段，透過云計算科技的運用，將其當成計算機科技中的重要科技，提升信息技術的處置成效，并且第一時間變更網絡信息處置滯后的現狀。云計算科技運用階段以互聯網軟件為平臺，透過編程性、反饋性參數的解讀，能夠形成云計算網，這類云計算網絡能夠強化網絡儲蓄、信息科技儲蓄功能等，拓展計算機技術的運用范疇;其二，完成計算機安全科技的創造性發展。在大數據發展環境下，透過各個參數系統的使用與網絡資源的對接，能夠在個體終端設施上完成信息資源的分享，完成網絡訊息的處理，然而整個階段都存在一定的安全威脅，讓計算機安全信息泄露的幾率增大。所以，在大數據網絡訊息處置階段，透過互聯網參數安全性的加強，能夠提升大數據安全管控的高效性，并逐步構成安全管控系統，完成計算機網絡信息科技的安全性建設，提升參數運算的準確度。

3 大數據環境下計算機處理技術略論

3.1 拓寬信息搜集途徑

從互聯網科技運用的態勢來講，全球范疇內社會發展速率顯著變快，主因是信息的溝通速率大幅度提高。例如，在觀看《三國演義》后，讀者通常會有困惑，關云長在曹操與孫權夾擊階段為什么劉玄德與孔明并未馳援。自荊州到益州，古時候效率最高的駿馬傳訊最少都要1個月，但是關云長從戰爭初期到失敗被殺的所耗時間沒有超過四十日。因此，消息傳送到天府之國時，所有戰事都已塵埃落定。但是在當今時代，透過無線網絡就可以完成信息的傳達。在大數據環境下，所有公司假如要存續與進化，需要激活所有訊息途徑，從公司經營、用戶心態、市場狀況與競爭企業的發展狀況等層面盡量獲得有關訊息。然后透過大數據解讀，訂立出目標性明確的銷售或應對預案。唯有這樣，才可以在競爭漸趨白熱化的市場競爭中獲得足夠的份額。例如，當前實體賣場的運營日漸困難，馬云、李國慶等網絡金融大亨正是看到了營銷鏈中大多數元素能夠忽略的現狀，推動了電商的發展。消費者不用出門就能夠購置到滿意的商品，享受一流的服務，運營者縮減了實體商品的租金、水電等，進而更為關注品牌與服務。在此狀況下，大數據與電商無縫銜接，依照消費人群的檢索記載即能夠極為精確地解讀后期的消費趨勢，進而完成商品的推介，為用戶提供全面、多元化的服務模式，從而發掘出潛能更大的商品。

3.2 提高信息安全維護水平

計算機信息處理技術能夠被當成信息搜集、整合、解讀的武器，對垃圾訊息實施過濾是無堅不摧的利器。但是，在大數據環境下，許多違法犯罪人員透過盜用客戶訊息，使用所有網絡模式對消費者實施強制性的訊息推送，希望通過這類模式牟取暴利。例如，數據說明，大多數詐騙人員在10000人中成功騙得1人就能夠聚斂不義之財。所以，計算機信息處置科技在以后需要重點關注信息安全升級工作，全方位提升保護水準。在網絡運用時，所有訊息都以數據模式來呈現，伴隨數據基數的持續增加，訊息儲存、傳達的模式并非一成不變，然而保護科技能夠直達信息傳達的中心，從來源上進行杜絕。例如，群發短訊的欺詐與電話侵擾等問題曾令無數人談之色變，化解模式是透過數據搜集的反向運用，把侵擾電話做出標記、回饋到參數中心，從而向公眾披露;透過技術保護完成抗侵擾工作。對公司而言，公司的商業機密需要透過有目的性的保護模式完成維護，聘用專業的計算機與網絡專才，設立高級別、高效率的保護程序，持續提升木馬等電腦病毒的清理水準與效率高，方可確保重要信息的安全性。

3.3 建立功能多元化的參數庫

參數庫原來是網絡儲備有關訊息的儲備系統。在大數據環境下，小到公司大到國家，必須構建安全度最高的核心參數庫并將其納入國家核心方略的框架中。但是參數訊息多元化，怎樣把參數庫從單調的儲備空間升級到多效能的儲備模式、監督模式是目前計算機信息處理技術必須權衡的重大問題。伴隨年代的發展，數據訊息的逐步增加會為參數庫帶去巨大的儲備壓力，技術師需要建立更為高效的程序編程模式，對電腦特性實施平衡階段要把各種參數訊息根據價值的差異實施分類。在此階段，公司的權限體制需要配置得較為完備，從品級上進行呼應。例如，公司的重要技術唯有項目部負責的總工程師與公司老板才有權限檢索與瀏覽，其余董事會成員沒有權利查看;而一般的技術師僅能夠透過參數庫檢索與項目相關的特定訊息，其余一律禁止閱覽與使用。

3.4 計算機信息處理對大數據的具體運用實例分析

目前國內盛行網絡交際，社交媒介人人網在我國的運用較為普及，人人網每日用戶訪問的參數量極大，其面對的挑戰即為大數據處置的挑戰。

由人人網的大數據訊息處置平臺能夠看到，系統的兩端依次是關系參數庫、前端用來收集參數資源;后端能夠將搜集到的參數資源完成解讀之后通過系統回饋給用戶。在整體的構架下，大數據處置解讀是整個數據信息處置平臺的重要組成部分。這個系統的工作通常在生產用Hive-Hadoop集群中完成分析，之后配置到各個集群完成處置工作。人人網大數據操控處置流程見圖1。

3.5 提高信息獲取效率，科學篩濾訊息

在當代社會發展歷程中，必須獲得海量的訊息，以確保各種工作的高效實施，因此目前有關技術師必須優化計算機訊息處置技術的訊息收集與獲得的功能。確保有關人士能夠全方位地解讀自身必需的參數訊息，以往在完成參數搜集與傳達階段，參數信息處置的速率過緩，影響了訊息的傳達。那么，在目前的大數據環境下，有關人員研針對該缺陷進行深入探究，解讀信息傳達速率變緩的主因，使用科學的應對模式，拓展當前的訊息搜集途徑，確保訊息獲得的精確性。不但如此，在數據獲得階段通常會出現許多垃圾訊息。例如廣告彈窗的頻繁出現，這部分強制訊息會導致獲得訊息的準確度下降。所以，要進行篩濾，確保數據不會被濫用。

3.6 數據挖掘科技的使用

融合目前大數據資源的運用情況，在計算機科技中通過數據挖掘技術的運用，能夠呈現出AI科技的優點。數據挖掘體系透過仿生理論的使用，根據人類的思維模式把數據進行統一處置，然后依照項目需要獲得決策訊息，健全對人類行為的引導。一般地，在數據挖掘技術運用階段，其基本的構成包含下列板塊：首先，是數據資源的選用。在大數據環境下，計算機信息處置技術運用階段的數據預處置功能極為關鍵，能夠協助完成數據篩選;其次，對選用的數據實施垃圾數據、冗余參數與零數據實施檢索并剔除;再次，透過數據挖掘科技的運用完成訊息的解讀;其四，參數解讀與評價。在數據挖掘技術運用階段，一般使用AI的模式完成參數處置工作，這類設計處置科技通常包含決策樹、聚類與神經網絡等，依照數據科技完成參數的直觀演示，提升計算機信息處置技術的整體成效。比如：在大數據環境下的計算機信息處置工作中，透過聚類科技的運用，把其當成數據挖掘分類科技，在運用此科技時要分成相異的簇群來進行處理。當中，k-means算法是常規的運算模式，通常是透過明確簇群的數目，把原始數據生成簇群核心，然后透過離中心距離來進行運算，完成對數據的采集處置，把相應的數據數量作為簇群核心，能夠提升原始參數與簇中心運算的效率;然后在限定參數的范疇內生成參數，提升參數結果運算的精確性。在數據來源上完成分類，能夠把數據中心與新的平均數據作為重心，提升項目運算的效率。透過k-means算法的運用，可以完成平均簇群數目的明確工作，完成限定簇群數目的高效處置，提升數據運算成果的價值。

3.7 擴大信息儲備空間，搜集有價值信息

目前，大部分人在運用互聯網階段總是會收集到一部分垃圾訊息與無價值參數，這部分參數的出現讓信息儲備空間變得狹窄，讓大多數有價值的信息很難儲備。因為民眾處于大數據年代，各種數據訊息出現頻率較高，各種訊息紛繁蕪雜，在此前提下，以往的信息儲備空間儲備量開始變小。有關研究人員必須融合參數情況適度地完成信息儲備空間的拓展，讓更多有價值的信息參數能夠被保留下來。能夠調試并優化目前的信息處理技術，讓其更為智能地對所儲備的無效參數實施清理，讓儲備空間更大;此外，必須使用信息處理技術對各種參數實施歸類與排位，如此能夠清晰地察覺到電腦中的各種信息，優化內部的儲備結構，讓更多的參數能夠占用更多的空間。并且，一部分人員因為個體的操控錯誤讓核心信息遺失的情況偶有出現，那么必須延長數據的回收用時。

4 結束語

綜上所述，在大數據環境下，透過網絡訊息技術的使用并融合大數據的特征，完成網絡信息資源的安全、高效處置，提升網絡信息處置的整體成效，帶動互聯網信息技術的創新發展。對計算機技術處置人員來講，應清醒地意識到信息資源處置中所面對的困難，融合這部分問題建立目的性明確的處理方案，透過大數據資源的使用來保證網絡資源傳送的安全性與私密性。

參考文獻：

[1] 張麗.基于大數據時代下的計算機網絡信息安全與防護對策分析[J].數字通信世界，2020（5）：34-35.

[2] 張弛.基于大數據時代的計算機信息安全隱患分析及其防范措施[J].信息通信，2020，33（4）：155-156.

[3] 黃巖.基于 “大數據”時代背景下計算機信息處理技術的應用研究[J].速讀（下旬），2020（3）：31.

[4] 黃世青.探討“大數據”背景下計算機信息技術在網絡安全中的運用[J].通訊世界，2020，27（7）：115-116.

[5] 張澤吾.大數據法律保護模式的比較分析——以全國首例利用網絡爬蟲技術非法獲取計算機信息系統數據案為例[J].法制與經濟，2020（3）：5-6.

[6] 張耀.計算機網絡信息安全與防護措施在大數據背景下的有效實施[J].數碼設計（下），2020，9（1）：1-2.

[7] 胡燏.大數據時代下企業的信息化策略——評《計算機與化學化工數據處理》[J].塑料工業，2020，48（4）：175.

[8] 周迪民.大數據背景下的計算機網絡信息安全及防護措施初探[J].辦公自動化，2020，25（14）：29-31.

[9] 張揚.大數據的計算機網絡安全分析及防范分析大數據的計算機網絡安全分析及防范分析[J].信息記錄材料，2020，21（7）：44-45.

【通聯編輯：唐一東】