基于人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)識別網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

傅冬

摘要：如今，大數(shù)據(jù)識別網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建被應(yīng)用到人工智能技術(shù)平臺中，為了提高數(shù)據(jù)識別精度，提出基于人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)識別網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。先對大數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描處理，在掃描結(jié)果中提取數(shù)據(jù)信息，再結(jié)合識別屬性的確定，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)識別網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，通過仿真實驗，證明研究的大數(shù)據(jù)識別網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對數(shù)據(jù)識別的精度高。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);大數(shù)據(jù)識別;網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建;數(shù)據(jù)處理

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）05-0115-02

0 引言

人工智能技術(shù)平臺集學(xué)術(shù)性、思想性為一體，為了給世界范圍內(nèi)的科學(xué)家、學(xué)者、科研人員提供一個傳播、分享和討論人工智能與機(jī)器人研究領(lǐng)域內(nèi)不同方向發(fā)展的交流平臺[1]。平臺中每天客戶瀏覽量是非常高的，但是統(tǒng)計每天客戶瀏覽量數(shù)據(jù)是一件有難度的事情，往往在數(shù)據(jù)識別時會出現(xiàn)很大誤差，本文研究一種基于人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)識別網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以有效對數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，避免了誤差的產(chǎn)生。

1 基于人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)識別網(wǎng)絡(luò)技術(shù)設(shè)計

1.1 大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)掃描處理

網(wǎng)絡(luò)掃描是采用一種電子系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行辨別、讀取并記錄的過程，使未經(jīng)過授權(quán)的數(shù)據(jù)通過檢測。其作用是加快數(shù)據(jù)審核的速度，保證數(shù)據(jù)安全[2]，但是對于人工智能技術(shù)平臺的工作人員來說，增加了查找數(shù)據(jù)的難度，因此，為了解決這一問題，首先將數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)掃描處理。表1為一個星期的客戶瀏覽量原始數(shù)據(jù)，表2為掃描數(shù)據(jù)。

將表2中的數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)掃描處理。就是對瀏覽量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和定性的過程。在這個過程中使用的參數(shù)叫做辨別率，是掃描的關(guān)鍵。

1.2 大數(shù)據(jù)信息的提取

大數(shù)據(jù)信息的提取就是從人工智能技術(shù)平臺的瀏覽量數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息[3]。現(xiàn)在將數(shù)字化處理應(yīng)用到基于人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)識別網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中，其基本思路如下：首先對待提取的客戶瀏覽量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后確定大數(shù)據(jù)識別屬性，從而篩選出的用戶想要查找的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)信息提取流程如圖1所示[4]。

1.3 確定大數(shù)據(jù)識別的屬性

為了使大數(shù)據(jù)更容易被識別，需要在識別描述中盡可能完整的對大數(shù)據(jù)信息進(jìn)行描述，同時，大數(shù)據(jù)識別網(wǎng)絡(luò)本身的描述也是非常重要的[5]。除此之外，由于大數(shù)據(jù)的輸出結(jié)果是一個數(shù)據(jù)集，需要定義很多種操作來滿足用戶的不同需求，因此，要先明確大數(shù)據(jù)識別應(yīng)該覆蓋的數(shù)據(jù)源，網(wǎng)絡(luò)識別內(nèi)容如表3所示。

1.4 實現(xiàn)大數(shù)據(jù)識別網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

在基于人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)識別工作中，網(wǎng)絡(luò)識別處理可以加快數(shù)據(jù)審核的速度，保證數(shù)據(jù)安全，再根據(jù)大數(shù)據(jù)信息的提取，確定大數(shù)據(jù)識別的屬性，大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)識別流程圖見圖2。

基于大數(shù)據(jù)識別完成大數(shù)據(jù)信息的提取;依托大數(shù)據(jù)識別屬性的確定，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)識別。完成提出的基于人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)識別網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建研究。

2 仿真實驗

在基于人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)識別網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基礎(chǔ)上，需要進(jìn)行有效性測試。仿真測試實驗的對象為表1和表2中的數(shù)據(jù)，實驗方法采用本文設(shè)計的技術(shù)與基本技術(shù)，識別目標(biāo)為瀏覽量為150以下的數(shù)據(jù)。

利用上述的掃描識別處理對表2中的數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描識別，識別結(jié)果如表4所示。

從表4與表1中的數(shù)據(jù)對比可知，數(shù)據(jù)識別結(jié)果中出現(xiàn)了數(shù)據(jù)缺失的現(xiàn)象，所以需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。提取完成后，要確定大數(shù)據(jù)識別的屬性，將提取結(jié)果與基本數(shù)技術(shù)的提取結(jié)果進(jìn)行對比，對比結(jié)果如圖3所示。

根據(jù)圖3實驗結(jié)果可知，本文研究的技術(shù)識別數(shù)據(jù)的數(shù)量與原始數(shù)據(jù)集是一致的，而基本技術(shù)識別的數(shù)據(jù)量與原始數(shù)據(jù)集之間有一定誤差，因此可以得出本文研究的技術(shù)對數(shù)據(jù)識別的精度高。

3 結(jié)語

本文研究的基于人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)識別網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，在大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)掃描處理的基礎(chǔ)上，提取瀏覽量數(shù)據(jù)，并確定大數(shù)據(jù)識別的屬性，來實現(xiàn)基于人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)識別網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的研究。最后經(jīng)過仿真驗證，本文研究的技術(shù)識別數(shù)據(jù)的數(shù)量與原始數(shù)據(jù)集中是一致的，由此證明了本文技術(shù)研究的有效性。希望本文的研究能夠為數(shù)據(jù)識別工作提供有效的技術(shù)支持。

參考文獻(xiàn)

[1] 李世鋒.大數(shù)據(jù)時代人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程，2017（23）：259.

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