摘要:大数据智能分析和数据信息挖掘是指从大量的数据信息中提取出具有统计规律的更基础、更实用的信息的一种关键方法。这也是挖掘有价值信息的重要途径。本文采用文献研究法和系统研究法,介绍了大数据智能分析和数据信息挖掘方法的实现,提出了该方法所涉及的核心技术,介绍了这些技术的实现,给出了这些技术的类型,阐述了大数据信息挖掘技术的相关技术,以期为大数据智能分析和数据挖掘提供参考。
关键词:大数据;智能;相关技术;信息挖掘
0概述
大数据信息时代伴随着5g移动通信技术、在线教学、机器语言学习、云计算技术、移动数据计算、分布式数据计算、并行数据计算、文件批处理等高新技术的不断发展和涌现。边缘数据计算、数据流计算、图参数计算和区块链技术在科研、医疗、通信、电子商务等诸多领域,信息和数据的增长呈现几何数量级的趋势。大量增加的海量数据中包含着许多非常有价值的数据信息。如何使更聪明和高效的分析和研究,以便更好地利用相关数据信息,挖掘数据信息与实际应用价值隐藏在大量数据信息是一个关键的问题在大数据领域的技术在这个阶段。随着数据量的增加,对大量信息数据的分析和挖掘变得越来越困难。如何挖掘和搜索大量相关信息的数据有效,尤其是如何总结和捕获更根本和实际数据与统计法律这种信息数据,在这个阶段,它已成为一个热点话题领域的科学研究大数据技术。
1大数据智能化分析技术
大数据智能是指利用自然语言进行处理、信息数据搜索和机器语言学习提取有用知识并转化为相应决策和智慧的方式和过程。大数据技术智能的核心技术通常包括大数据技术、人工智能技术、自然语言解析技术等,中间的大数据技术是大数据智能的本质和基础部分。人工智能技术属于大数据智能技术的关键组成部分,自然语言解析技术、大数据技术和人工智能技术是大数据智能技术的关键组成部分,在大数据智能技术的实现中发挥着重要作用。
2大数据技术
所谓大数据,是指现阶段的一项热门研究技术。不同领域的学者和研究单位对大数据相关技术的描述有着不同的定义。现阶段比较权威的声明主要有麦肯锡、IBM、维基百科高德纳研究所、国际数据中心和美国国家标准与技术研究所,许多权威机构基于大数据技术对数据信息量大、数据信息种类多、价值密度低、变化快等各种特点实施了不同的侧重点。大数据通常被定义为:数据信息量相对巨大。如何从大量的信息数据中找到高价值、有效的信息数据,是现阶段大数据技术领域的主要研究方向和热点问题。对于数据信息的不断涌现,相关技术人员在保证信息数据响应的有效性的同时,在对流数据信息进行实时处理时,也要注意一些防范措施。
3人工智能技术
一般来说,人工智能技术大致可以分为弱人工智能水平、强人工智能水平和超人工智能水平三个层次。人工智能水平较弱,需要处理数据计算方面的问题,数据计算是根据人工定义的规则来实现的,大部分的优化方案都使用了与人工智能修剪理论相关的优化方案,应用云计算技术平台存储大数据信息,实现并行计算运行;强人工智能水平需要应对的主要是指在有限的环境中感知信息的能力,即感知环境信息、听觉和视觉功能的实现,包括以传感器设备为核心的物联网相关技术。超级人工智能需要解决的问题是在不受限制的环境中进一步识别的能力。它的实际性能是能够理解和交互。其核心技术是与自我认知语言理解能力、知识体系谱的构建和推理功能相关的技术。
4自然语言的处理功能
自然語言的处理功能属于大数据智能技术的三大核心技术之一。其关键技术是稀疏数据和平滑数据。这些工具包括OpenNLP和复旦NLP,通常处于机器翻译、数据提取、文本分析和自动响应的水平。
5大数据信息挖掘技术
数据信息挖掘是指在数据库中发现知识的一个环节。它是一种借助算法从海量信息中发现关键信息的活动。数据信息挖掘是在数据库中进行知识发现的操作。在海量、完整性可能缺失、干扰或随机的实际数据信息中,它捕获了事先不知道但具有实用价值的信息和知识的操作过程。数据信息挖掘可以捕获的知识类型包括模型、统计规律、应用程序规则、使用模式、条件约束等。数据信息挖掘过程中使用的关键技术一般包括:统计知识、机器语言学习、数据库和数据库可视化。统计知识通常用于研究数据信息的捕获、分析、解析和标注功能。机器语言的学习一般是研究计算机系统如何根据数据信息进行学习,数据库和数据信息仓库一般是指一种可扩展的数据库技术,它可以用于数据挖掘过程中,在大数据集中获得高效的、可扩展的功能。信息数据检索是指对相关文档和关键信息进行检索的一种技术。
结语
综上所述,在大数据时代,只有经过智能分析,才能从数据信息中获取有价值的数据。大数据信息挖掘可以最大限度地减少对传统数据信息挖掘模型和算法的依赖,减少因果关系对数据挖掘准确性的不利影响。大数据的智能分析与挖掘,能够从大量数据中用统计规则获取更多的基础性、实用性信息,具有良好的发展前景。
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个人简介:李溶,女,籍贯:广西壮族自治区桂林市资源县,学历:本科,就读于辽东学院信息工程学院B1805计算机科学与技术专业,学号:0914418027,研究方向:计算机科学与技术。