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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

索结果，将信息转换成容易被用户所领悟的格式，使人们直接观察到信息，更直
观地交互。可视化检索结果，较容易记忆检索结果清晰可见，有助于用户分析、
判断、检索。
但面对海量的数据，检索需要满足快速数据处理的要求，云计算技术动态可

扩展的网络应用基础设施，实现可伸缩的、高效分布式计算能力，用户可迅速获
得海量计算能力。同时大数据与人工智能拥有科学的逻辑思维和海量的数据支撑，
网络信息检索可以在分析数据和事件的过程中实现规划、推理、思考，缩短了感
知觉与思考之间的有效反馈机制，当基于大数据人工智能技术网络信息检索建立

在海量应用场景上，可以在电子商务、医疗、交通、金融等各个领域带来巨大价值。
（五）多种特征检索
大数据时代的数据产生速度迅速，数据处理和分析的速度通常要达到秒级响
应。大数据海量的数据规模，蕴含巨大应用价值，包含结构化、半结构化的多种

形态数据，用户信息检索过程中通过大数据的分析、处理、筛选，可以获取多元
化、高层次的信息服务，云计算、大数据的应用分析，可使计算机逻辑运算能力
更为突出。
人们利用计算机来娱乐、工作、学习、查找信息时，基于视频数据库、图像

数据库、声音数据库等多种媒体数据库的结合，多媒体信息检索，可根据用户自
身体验明确信息检索的目的。大数据处理技术交叉性，综合性强，海量的数据库
相对于小数据时代的有限数据样本，处理问题的性能突出，云计算、大数据包含
处理数据、计算机应用数据、管理数据、分析数据、获取数据等众多层面技术。

网络信息时代下的多媒体信息检索，融合了视觉额、听觉特征以及时间和空间关
系，用户在一幅图像时，可用颜色、形状、纹理、色调等特征表示。
云计算环境下采用多种特征检索手段相结合的方法，大规模硬件资源、分布
式存储管理等技术支持，大数据与计算机技术的融合可提供更多的约束信息，而

使得返回信息目标图像的比率得到提高。综合性、完整性的大数据处理应用系统，
可抽取图像特征、内容所表示的语义特征，对海量的数据进行深入的分析、计算，
对图像目标进行自动标注。大数据的庞大、丰富、全面的海量数据，可以对不断
加入的用户信息进行扩展，用户反馈标定的信息不断加入数据更新，可使检索精

度得到提高。但大数据价值密度低于传统关系数据库，有价值的信息分散在海量
数据中的，以监控视频为例，如果没有事件出现，持续不断产生的数据不会存在

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