摘要:大數據智能分析和數據信息挖掘是指從大量的數據信息中提取出具有統計規律的更基礎、更實用的信息的一種關鍵方法。這也是挖掘有價值信息的重要途徑。本文采用文獻研究法和系統研究法,介紹了大數據智能分析和數據信息挖掘方法的實現,提出了該方法所涉及的核心技術,介紹了這些技術的實現,給出了這些技術的類型,闡述了大數據信息挖掘技術的相關技術,以期為大數據智能分析和數據挖掘提供參考。
關鍵詞:大數據;智能;相關技術;信息挖掘
0概述
大數據信息時代伴隨著5g移動通信技術、在線教學、機器語言學習、云計算技術、移動數據計算、分布式數據計算、并行數據計算、文件批處理等高新技術的不斷發展和涌現。邊緣數據計算、數據流計算、圖參數計算和區塊鏈技術在科研、醫療、通信、電子商務等諸多領域,信息和數據的增長呈現幾何數量級的趨勢。大量增加的海量數據中包含著許多非常有價值的數據信息。如何使更聰明和高效的分析和研究,以便更好地利用相關數據信息,挖掘數據信息與實際應用價值隱藏在大量數據信息是一個關鍵的問題在大數據領域的技術在這個階段。隨著數據量的增加,對大量信息數據的分析和挖掘變得越來越困難。如何挖掘和搜索大量相關信息的數據有效,尤其是如何總結和捕獲更根本和實際數據與統計法律這種信息數據,在這個階段,它已成為一個熱點話題領域的科學研究大數據技術。
1大數據智能化分析技術
大數據智能是指利用自然語言進行處理、信息數據搜索和機器語言學習提取有用知識并轉化為相應決策和智慧的方式和過程。大數據技術智能的核心技術通常包括大數據技術、人工智能技術、自然語言解析技術等,中間的大數據技術是大數據智能的本質和基礎部分。人工智能技術屬于大數據智能技術的關鍵組成部分,自然語言解析技術、大數據技術和人工智能技術是大數據智能技術的關鍵組成部分,在大數據智能技術的實現中發揮著重要作用。
2大數據技術
所謂大數據,是指現階段的一項熱門研究技術。不同領域的學者和研究單位對大數據相關技術的描述有著不同的定義?,F階段比較權威的聲明主要有麥肯錫、IBM、維基百科高德納研究所、國際數據中心和美國國家標準與技術研究所,許多權威機構基于大數據技術對數據信息量大、數據信息種類多、價值密度低、變化快等各種特點實施了不同的側重點。大數據通常被定義為:數據信息量相對巨大。如何從大量的信息數據中找到高價值、有效的信息數據,是現階段大數據技術領域的主要研究方向和熱點問題。對于數據信息的不斷涌現,相關技術人員在保證信息數據響應的有效性的同時,在對流數據信息進行實時處理時,也要注意一些防范措施。
3人工智能技術
一般來說,人工智能技術大致可以分為弱人工智能水平、強人工智能水平和超人工智能水平三個層次。人工智能水平較弱,需要處理數據計算方面的問題,數據計算是根據人工定義的規則來實現的,大部分的優化方案都使用了與人工智能修剪理論相關的優化方案,應用云計算技術平臺存儲大數據信息,實現并行計算運行;強人工智能水平需要應對的主要是指在有限的環境中感知信息的能力,即感知環境信息、聽覺和視覺功能的實現,包括以傳感器設備為核心的物聯網相關技術。超級人工智能需要解決的問題是在不受限制的環境中進一步識別的能力。它的實際性能是能夠理解和交互。其核心技術是與自我認知語言理解能力、知識體系譜的構建和推理功能相關的技術。
4自然語言的處理功能
自然語言的處理功能屬于大數據智能技術的三大核心技術之一。其關鍵技術是稀疏數據和平滑數據。這些工具包括OpenNLP和復旦NLP,通常處于機器翻譯、數據提取、文本分析和自動響應的水平。
5大數據信息挖掘技術
數據信息挖掘是指在數據庫中發現知識的一個環節。它是一種借助算法從海量信息中發現關鍵信息的活動。數據信息挖掘是在數據庫中進行知識發現的操作。在海量、完整性可能缺失、干擾或隨機的實際數據信息中,它捕獲了事先不知道但具有實用價值的信息和知識的操作過程。數據信息挖掘可以捕獲的知識類型包括模型、統計規律、應用程序規則、使用模式、條件約束等。數據信息挖掘過程中使用的關鍵技術一般包括:統計知識、機器語言學習、數據庫和數據庫可視化。統計知識通常用于研究數據信息的捕獲、分析、解析和標注功能。機器語言的學習一般是研究計算機系統如何根據數據信息進行學習,數據庫和數據信息倉庫一般是指一種可擴展的數據庫技術,它可以用于數據挖掘過程中,在大數據集中獲得高效的、可擴展的功能。信息數據檢索是指對相關文檔和關鍵信息進行檢索的一種技術。
結語
綜上所述,在大數據時代,只有經過智能分析,才能從數據信息中獲取有價值的數據。大數據信息挖掘可以最大限度地減少對傳統數據信息挖掘模型和算法的依賴,減少因果關系對數據挖掘準確性的不利影響。大數據的智能分析與挖掘,能夠從大量數據中用統計規則獲取更多的基礎性、實用性信息,具有良好的發展前景。
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個人簡介:李溶,女,籍貫:廣西壯族自治區桂林市資源縣,學歷:本科,就讀于遼東學院信息工程學院B1805計算機科學與技術專業,學號:0914418027,研究方向:計算機科學與技術。