大數據下電子信息應用技術探究
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摘要：在互聯(lián)網時代的高速發(fā)展下，社會信息化程度得到了顯著提升，網絡與人們生活的聯(lián)系日益緊密，在大數據時代下，各類數據信息的處理要求也越來越高，隨之也對電子信息應用技術提出了更為嚴格的要求。同時，大數據時代的數據種類也更加復雜，除了各類信息之外，還有系統(tǒng)日志、防火墻、網絡流量、應用日志等內容，多源異構的數據對電子信息應用技術提出了挑戰(zhàn)。本文主要以大數據時代的變化為背景，探討大數據環(huán)境下的電子信息應用技術。
關鍵詞：大數據時代電子信息應用技術研究
近年來，大數據得到了迅速發(fā)展。迄今為止，全世界各個領域中都有大數據的影子。當代社會是一個信息爆炸的時代，當前電子信息網絡用戶基數也越來越大，每天都會產生大量數據。在大數據環(huán)境下，對于電子信息應用、處理技術提出了新挑戰(zhàn)，在大數據時代的發(fā)展下，數據的重要性日益凸顯。
1對大讓的分析
大數據是電子信息、信息與通信技術的結合產物，發(fā)展至今。阿爾文？托夫勒提出：“大數據是現(xiàn)代社會變革和發(fā)展不容小覷的重要武器”，但是，截至目前為止，關于大數據還沒有準確、統(tǒng)一的表述。從字面意義來看，大數據即數據體量大、爆炸性增長的數據，大數據屬于全新的信息資產，依托于數據處理模式，可以讓各類信息資產發(fā)揮出驚人力量。根據麥肯錫公司的定義：“大數據是指在一定時間內無法用傳統(tǒng)數據庫對數據內容進行采集、存儲、分析、管理的數據集合”［11。從哲學角度來看，大數據是人類社會發(fā)展的一個必然產物，在大數據時代的到來下，各類物質、意識、思維的呈現(xiàn)形式都發(fā)生了顯著變化，這標志著我們迎來了“萬物皆數”的時代，在大數據時代中，人們需要借助數據理解萬物，任何一切都是基于數據從得出，最終也會演化為數據。在大數據時代，具有幾個重要特征。
1．1結合了實體與信息
在大數據時代中，各類客觀事物都可以利用數據來量化，如空間、時間、科學研究、個體行為、音頻、視頻和圖像等。大數據的主要特征就是實體與信息之間的結合，信息與實體不同，大數據時代的數據實體，為信息的理解提供了必備條件，能夠將萬事萬物轉化為可以理解的語言，利用數據化的形式做到了人機結合。以銀行大廳智能機器人助理為例，不僅可以進行筒單的認知交流活動，還能夠針對咨詢客戶的需求來做出數據分析，將客戶需求轉化為數字代碼，利用大數據來判斷其潛在需求，為其提供解決方案，不僅能夠提高工作效率，也有效降低了人力成本。
1．2滿足了獨享與共享
大數據實現(xiàn)了線下、線上之間的融合，進一步擴大了信息圈，誕生了集體智慧，呈現(xiàn)出上升趨勢。數據擁有者可以獨享數據，也可以將數據上傳到網絡，讓其他人一起共享，每個人都可以利用大數據來更新知識結構、完善認知，這類信息均是網絡空間系統(tǒng)的重要組成，人們可以在生活中相互交流溝通，這不僅不會影響信息傳遞，反而能夠擴大信息共享范圍，構建出全新的知識體系。
1．3擁有與使用的結合
在信息社會的發(fā)展下，各類資源都表現(xiàn)出新的發(fā)展趨勢，實現(xiàn)了擁有、使用之間的結合，在大數據時代到來前，人們習慣沿用傳統(tǒng)的思維習慣，個人的信息所有權屬于個人時，個人才擁有使用權，而在大數據時代中，不需要擁有就可以便利的使用，使用者、擁有者之間可以共享資源，顛覆了傳統(tǒng)的思維方式。
2大麵時代下電子信息技術的應用特點
大數據、電子信息之間是息息相關的，電子信息的發(fā)展推動了大數據時代的進步。當前，電子信息信息處理技術也在更新迭代，在大數據時代下，對于電子信息技術的應用提出了更高要求。首先，數據處理分析更加膨脹：大數據時代下，各類數據資源越來越復雜，每天都會生成大量的信息數據資源，給互聯(lián)網運營商帶來一定的數據管理壓力，只是單一的信息量分析，那么電子信息的分析效率并不高，很容易出現(xiàn)錯誤問題。其次，信息數據種類更加豐富：在科技的發(fā)展下，受眾對于互聯(lián)網的接受度越來越高，互聯(lián)網中出現(xiàn)的大數據不僅涵蓋電腦，也涵蓋智能手機、移動平臺終端，信息數據的來源更加多元，現(xiàn)有的分析技術很難滿足信息處理要求。最后，信息傳播過程表現(xiàn)出快速化，即時性的特征，在信息技術的發(fā)展下，信息傳輸過程表現(xiàn)出了實時性、高速性的特點，受眾對于信息數據的及時性要求越來越高，這對于電子信息信息處理技術的要求也顯著提升。
3大酬時代下電子信息應用技術
3．1分布式信息處理財
分布式信息處理技術是以GDS作為核心，應用分布式儲存、分布式處理的方式來提升信息處理速度，優(yōu)化讀寫結構。數據存儲上，應用了陣列式存儲方式，不僅能夠對數據進行模塊化管理，也能夠對數據進行循環(huán)利用，提高了檢索速度。在這一技術的應用上，需要構建出科學完善的信息安全體系，其內容涵蓋安全技術、安全管理、安全組織機構幾個部分，安全管理是在平臺架構中設置的安全管理流程和安全管理制度，同時，制定科學的安全風險分析模塊，從管控方面著手，利用科學的技術和方法對其中的信息進行風險識別，根據風險評估結果來制定防控預案，避免受到外來因素的影響［2］。在具體的操作方式上，需要科學制定風險評估范圍，對各類業(yè)務內容進行細致調査，形成安全需求評估報告，并識別數據風險，對數據開展核實評估，將其整理為評估報告，應用科學的危險品安全威脅評估手段，對異常行為進行檢測、掃描，通過滲透測試、手工檢查等方式來制定風險計劃，制定防控方案，讓各類數據都能夠處于安全環(huán)境中。同時，對于信息的采集，也要高度重視。數據是在各類安全資源中采集而來，并按照安全事件轉化為存儲格式，再根據關聯(lián)規(guī)則來進行分析，將信息預警時間顯示在平臺上，如果用戶需要獲取信息，宣接點擊按鈕即可。另外，還要強化安全監(jiān)控。安全監(jiān)控是針對數據庫、端口、服務器、網絡設備應用進程進行的監(jiān)控，以確保信息在存儲傳輸中的安全，相關人員要對各類信息數據進行實時監(jiān)控，構建統(tǒng)一的管理架構，確保符合大數據時代的信息安全管理需求，并進一步規(guī)范數據運維安全管理流程，設置接口層、業(yè)務邏輯層和采集數據層，發(fā)揮出每一層級的作用，為用戶提供優(yōu)質的信息服務＇
3．2信息麵挖掘技術
信息數據挖掘技術是基于大數據信息搜索、數據結構關聯(lián)技術對相關數據開展系統(tǒng)化分析、挖掘的過程，其主要流程。
3．3分類與聚突分析
數據分類即針對數據內部節(jié)點開展分類，再借助數據分析技術，對節(jié)點做出假設判定、結構預測，預測出信息咨詢方向。聚類分析、分類分析之間具有顯著差異，前者是將數據劃分為對象組，再以此作為基礎，對數據進行快速分析。聚類分析、分類分析都會涉及語言編碼技術、網絡拓撲技術，因此，在數據挖掘、空間分析以及情感分析領域中，都有廣泛使用。聚類分析對象是示例集合，并非單一示例，也不是傳統(tǒng)意義上的聚類任務擴展，具有特殊之處。分類分析的方式多種多樣，單一分類方式如貝葉斯、決策樹、Kjfi鄰、人工神經網絡、支持向量機等，還有Boosting、Bagging等，各類算法的優(yōu)缺點也不同，一般情況下，最為常用的就是SVM算法。
3．4關聯(lián)規(guī)則學習
關聯(lián)規(guī)則學習是針對大量數據分析、處理時，借助節(jié)點排序、數據對比等方式來分析數據關聯(lián)規(guī)則，對復雜數據來篩選、規(guī)律的方式。在傳統(tǒng)的二分類、多分類領域中，一個對象對應的是一個類別標記。在真實對象中，分析對象大多有著多義性的特征，以圖像分類為例，一般圖像常常會對應多個標記。在時代發(fā)展下，數據量越來越大，數據復雜性也更高，單一的標簽學習難以滿足技術發(fā)展的需求，多標簽成為了目前的研究成果。如今，多標簽被應用在音樂情感分類、文本分類以及圖像視頻等領域之中。針對多標簽學習算法，其研究重點主要在于算法適應、問題轉換上。問題轉換可以將多標簽學習轉化為單標簽學習，代表性的有LP、BR以及CC。在社交網絡、物聯(lián)網快速發(fā)展的狀況下，關于挖掘數據的關聯(lián)性，也成為當前業(yè)界的研究熱點。實踐顯示，在把控好置信度、支持度基礎上，利用關聯(lián)規(guī)則學習，能夠保障算法的精準，且算法復雜度并不是很高。就當前來看，關聯(lián)規(guī)則學習還是集中在多標簽學習算法上，在下一階段，還需要將多標簽學習算法、關聯(lián)規(guī)則挖掘算法之間結合起來。
4結語
在大數據時代背景下，電子信息技術的作用不言而喻，對于我國信息化建設的進程產生了直接影響。大數據環(huán)境下電子信息技術的應用，需要關注到諸多問題，強化信息采集、處理和應用，提供與之相符的信息安全技術，為大數據時代的發(fā)展提供更多便利。
參考文獻
［1］錢喻銬．大數據環(huán)境下的計算機網絡技術在網安領域的運用［j］．網絡安全技術與應用，2019，（11）：66－68．
［2］吳婷，何妞．大數據時代計算機軟件技術的開發(fā)與應用淺析［J］．農家參謀，2019，（21）：171．
［3］裴衣非，韓艷，盧鳳，等．大數據環(huán)境下云存儲技術的應用［J］．信息與電腦興論版），2016（16）：149－150．
作者:許倫湘 單位:湖南交通工程學院
