Page 66 - 大数据时代计算机信息处理技术研究

大数据时代计算机信息处理技术研究
Research on Computer Information Processing Technology in the Era of Big Data

（三）机器智能检索
大数据可以准确了解用户的兴趣爱好与需求，它强调全体数据的获取分析，
采用全局的思维来把握、分析问题，海量的数据库通过全样整体的方，可立体、
系统地认识到数据总体，在大数据技术时代。网络信息检索技术分析、收集、存

储都实现了突破性发展，系统通过大数据的搜索、挖掘、应用，能更加全面客观
地看待问题，更加便捷地对海量数据进行分析。大数据包含了各个领域的海量数
据资源，是一种思维方式的革命，网络信息检索技术通过对数据内在联系的分析，
建立在分布系统之上的挖掘应用与大数据搜索，能结合用户的需求，提供针对性

的反馈。
每个服务器都保留了用户的访问日志等记录，分析这些数据可以了解用户需
求行为和交互信息，为用户提供个性化的服务。用户访问挖掘，针对用户的访问
记录，主要是日志数据，利用分类聚类、路径分析、关联规则等方法进行分析。

近年来，人工智能技术水平得到了一定程度的提升，以人工智能技术为切入点的
人工神经网络技术也在相关工作人员不断地努力之下融入了网络信息检索技术，
提高了对用户行为识别的精准度，由于人工智能是以模拟人的思维为基础，用户
应用人工智能可以让计算机实现人脑思维神经模式的运作，发展出多层神经网络，

实现深度机器学习，这一算法特点决定了它拥有自优化能力，对用户信息分析理
解更为灵活，“增强学习”“深度学习”“机器学习”都在推动着人工智能的进
步，提高数据复杂的领域识别准确率，通过计算机网络神经，用户依托于大数据
的海量信息，进一步强化计算机网络的搜索效率。

云计算、大数据、人工智能技术发展改变了以往小数据的精确思维方式，数
据的精确化结构化分析也是人们的传统思维，因为，小数据时代信息量有限，必
须重视对数据质量的精准追求，才会得出相对客观准确的数据。而大数据技术发
展，实现了异构化与非结构化数据的收集、存储、分析，通过大数据分析，极大

地提升了问题的预见性。根据向量空间法，可以利用机器学习的方法对新文章进
行推荐，利用人工智能跟踪用户信息行为，获得用户的信息需求，分析出用户的
信息偏好。大数据在海量数据的支撑下，不再追求数据的绝对精准，而是在微观
层面容许错误出现，在宏观层面更加全面、系统、客观地分析结果，大数据技术

下形成的相关思维，是对传统因果思维方式的颠覆，小数据时代有限的数据样本
无法体现出事物的相关关系，人们通过数据样本发现某个规律。就可以通过全部

·58·