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大数据系统和分析技术研究.doc

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文档介绍:大数据系统和分析技术研究

摘 要:文章的内容主要是以大数据的发展状况作为研究的背景,然后对大数据处理系统以及大数据等等相关内容进行了深入的分析和研究,并且在这个基础上分析发现当前我国大数据计算所面临的困难和难题,并且根据这些难工作人员第1次在关于对语音的处理中开始采用这一深度神经网络,采用这样的方式明显的提升了语音在识别过程中的正确率,因此这种处理模式很快成为了在深度学习过程中最为成熟的应用之一[4]。
2.2 知识计算
知识计算是对大数据展开分析的一个最为基础的环节。知识计算在目前的世界领域当中是一个非常关键和重要的研究内容,从目前的实际情况来看,国内以及国外一共建立了50多种相关的知识库,相关有效的应用建立了上百种,在这其中比较具有代表性的知识库以及应用的系统有KnowItAll,TextRunner,Probase,Satori 以及一些在维基百科等等相关在线知识百科所构建的知识库,例如DBpedia。随着大数据信息的飞速发展,针对一些规模较大的网页信息中所包含的信息和知识,和自动能够构建知识库这种的方式已经被越来越多的人所重视和接纳。当人们面对大量的知识建库时就会根据不同信息从而建立不同的各种知识之间的相互融合,而这也同样是我们必须要得到快速解决的内容之一。
3 目前大数据计算所面临的问题以及提出的相关解决措施 3.1 数据的复杂性
随着大数据的飞速发展,目前大数据已经融入到了我们生活以及工作中的方方面面,但同时人们在进行计算的过程中也会面临着各种各样的问题,例如大规模样本的出现,这种现象的产生直接导致我们的群众开始面临着各种复杂的数据对象。众所周知大数据的主要特点就是数据的类型以及数据的模式具有多样化丰富化,并且之间的联系也是非常的复杂繁多,数据的质量也是参差不齐,这些种种因素都会导致数据在计算或者是表达的过程出现较大的难题,传统的数据模式下计算的复杂性以及难度会不断的被增大,同时语义的分析也会变得更加复杂。然而从目前我国的发展现状来看,大部分的群众对于数据当中所蕴含的意义理解得并不够深入,再加上大部分人们对大数据的相关知识并不是非常了解,因此在很大程度上严重的影响了计算机模型的设计以及相关的制作。因此我们目前应当加紧解决的重要问题就是要将大数据的复杂本性定量化,并且对数据所包含的问题展开深入性的分析和研究。当我们将上述的问题都得到快速的解决以后那么在一定程度上能够让更多的群众理解大数据的模型是什么,了解到大数据所具有的特征和优点是什么,从而进一步的获取到相关的知识和信息。同时也由此我们可以看出,只有我们不断的去完善以及改进多模式下的数据分析理论以及模型,并且将各个数据之间所存在的联系做到及时的梳理,对复杂的模型进行深入的分析和研究,只有这样才可以真正的降低其的复杂程度,从而让人们对大数据有一个更加透彻的认识[5]。
3.2 计算的复杂性
我们都知道,大数据的特点就是规模大、速度快以及数据的结构多样等等。而这些特点也导致了过去传统的机器学习以及数据的收集都无法得到当前数据的支持,尤其是当大数据在面对一些小样本的数据时,无法进行全局式的分析以及计算,对此我们的大数据在计算过程中就要选择适当的脱离传统计算的局限性。大数据在进行求解的过程中,我们要提前对它的可计算性进行一个有效

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上传人:袭人 8/7/2022 文件大小:17 KB

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