大数据环境下人工智能的创新
大数据环境下的智能推荐系统研究
大数据环境下的智能推荐系统研究随着互联网的快速发展和普及，大数据环境下的智能推荐系统逐渐成为了多个领域重要的研究方向与应用领域。
本文将从智能推荐系统的定义、原理与技术、应用领域、发展现状以及问题与挑战等几个方面简单探讨。
一、智能推荐系统的定义智能推荐系统是一种软件工具，它会在用户需要时检索并过滤数据，从而为用户提供相关的信息、服务、产品或是内容等，以满足个性化需求和兴趣。
一般来讲，大数据环境下的智能推荐系统需要基于用户的历史数据和行为模式，利用算法模型进行分析和学习，推荐出适合的内容或产品。
二、智能推荐系统的原理与技术智能推荐系统背后的核心技术是机器学习，该技术可以让系统更好地自我学习和优化，从而更好地满足用户的个性化需求。
具体而言，智能推荐系统的技术主要分为以下几种：1.基于协同过滤的推荐系统：协同过滤可以从多个用户中分析某个用户喜欢的商品或内容，找到同样喜欢的其他用户，从而推荐给该用户一些他们也可能喜欢的内容或产品。
2.基于内容的推荐系统：该系统一般会利用用户的搜索历史、浏览记录和点击行为，分析出用户的兴趣标签，从而匹配出相关的内容或产品。
3.混合推荐系统：该系统是将以上两种推荐系统结合起来，以更好地优化推荐效果。
三、智能推荐系统的应用领域目前，智能推荐系统已经广泛应用于电子商务、社交网络、新闻、视频、音乐、广告等多个领域。
在电子商务领域，智能推荐系统可以根据用户的个性化需求和购买历史，推荐相关的产品，提高用户的购买率和满意度。
在社交网络领域，智能推荐系统可以通过分析用户的兴趣爱好和社交圈子，为用户提供更有价值的内容和服务。
在音乐和视频领域，智能推荐系统可以通过分析用户的喜好和评分，为用户推荐最适合他们的音乐和电影。
四、智能推荐系统的发展现状随着大数据技术的不断发展和普及，智能推荐系统也呈现出了快速发展的态势。
根据市场研究公司Grand View Research的报告，预计到2025年，智能推荐系统的市场规模将达到244.8亿美元。
大数据时代人工智能在计算机网络技术中的运用分析
工艺与技术1162021年第1期熊 亿（上饶幼儿师范高等专科学校，江西 上饶 334000）摘 要：在大数据时代背景下，计算机技术、通信技术等迅速发展，人工智能应用程度也不断加深，给人们的日常工作和生活带来了诸多影响。
随着数据信息的急剧增多，人们对信息处理的速度和安全性等提出了更高的要求。
为能够更加迅速地处理各类信息，有效避免计算机系统崩溃现象的发生，提高计算机系统问题的处理效率，需将人工智能有效应用到计算机网络技术中。
对此，文章主要阐述人工智能的应用价值和意义，并提出其在计算机网络技术中的具体应用方法。
关键词：大数据时代；人工智能；计算机网络技术中图分类号：TP393.0；TP18 文献标志码：A 文章编号：2096-3092（2021）01-0116-03大数据时代人工智能在计算机网络技术中的运用分析尽管大数据技术让人们的生产生活更加便捷，但是也由此引发了更为复杂的网络安全问题，出现了更加庞大的数据信息，影响数据信息处理的效率。
如今，物联网、大数据及云计算等新兴技术高速发展，我国智能化程度不断加深，计算机网络技术在科学技术领域与人们日常生活中得到有效应用。
为能够更好地满足大众的日常需求，进一步提高信息技术的分析与处理效率，必须注重人工智能与计算机网络技术的有效融合。
1 人工智能及其应用价值人工智能属于计算机学科中的一个关键分支，依托智能实质，生产能够以与人类智能相似的智能化机器，其重点研究对象为模拟、扩展、延伸人类智能的应用系统、技术等。
人工智能技术高度仿真地模拟人类的很多思维过程与智能化行为，为人们日常生活提供了极大的便利，因此深受社会各领域的关注。
基于新兴的技术条件，人工智能的研究对象涵盖了更多的内容，包括自然语言处理、图像识别、语言识别、机器人技术、专家系统等。
当前人工智能的覆盖范围进一步扩大，借助模拟人类思维与意识的信息过程，从而为人类的各项活动提供更好的服务[1]。
大数据技术的迅速发展，推动着人工智能和计算机网络技术的有效融合，可以较好地满足网络数据资源的使用需求，有助于提高网络系统的运行可靠性与安全性，提升信息数据系统推理能力等。
人工智能与大数据分析的融合
人工智能与大数据分析的融合在当今的数字时代，人工智能（AI）和大数据分析已成为推动科技进步和社会发展的重要力量。
它们的融合正在为各个领域带来前所未有的变革和机遇。
大数据分析是指对海量数据的处理和解读，以提取有价值的信息和洞察。
随着信息技术的飞速发展，企业和组织收集的数据量呈爆炸式增长，这些数据来源广泛，包括社交媒体、传感器、交易记录等等。
然而，仅仅拥有大量的数据是不够的，如果不能有效地分析和利用这些数据，它们就只是一堆毫无意义的数字。
人工智能则为大数据分析提供了强大的工具和方法。
通过机器学习和深度学习算法，人工智能能够自动从数据中发现模式、规律和趋势，从而帮助我们更好地理解数据。
例如，在预测市场趋势方面，传统的数据分析方法可能需要依靠人工设定的规则和模型，但人工智能可以通过对历史数据的学习，自主发现影响市场变化的因素，并做出更加准确的预测。
人工智能与大数据分析的融合在医疗领域有着显著的应用。
医疗行业每天都会产生大量的数据，如患者的病历、诊断图像、实验室检测结果等。
利用大数据分析，可以整合和分析这些分散的数据，为医疗决策提供支持。
而人工智能技术，如疾病预测模型，能够基于这些大数据分析的结果，提前预测疾病的发生风险，为患者提供早期干预和治疗。
在金融领域，这种融合也发挥着重要作用。
银行和金融机构可以利用大数据分析客户的交易行为、信用记录等信息，以评估信用风险。
而人工智能则可以进一步优化风险管理模型，实时监测异常交易行为，防范欺诈风险。
在市场营销中，大数据分析能够帮助企业了解消费者的行为和偏好，人工智能则可以根据这些分析结果进行精准的广告投放和个性化推荐，提高营销效果和客户满意度。
然而，人工智能与大数据分析的融合也面临一些挑战。
首先是数据质量和隐私问题。
低质量的数据可能会导致分析结果的偏差，而在数据收集和使用过程中，必须严格遵守法律法规，保护用户的隐私。
其次，技术的复杂性和人才短缺也是制约因素。
融合这两种技术需要具备跨领域知识的专业人才，目前这类人才相对稀缺。
大数据背景下的人工智能客服系统研究
图2基于大數据的人工智能客服系统框架
2.1问答板块
经典的问答板块主要由3个模块组成：问题信息处理、 问题检索以及答案推荐。首先，系统对使用者发出的请求完 成语义分析操作，主要流程是运用语义知识库对语句完成提 前处理操作。系统通过分析语句的词法、句法以及语法分析 句子的语义，从而做到智能问答切。知识地图的创建是根据
[4] 罗慧，梁笛•广州地铁线网智能客服系统平台实施方案研 究[J].现代城市轨道交通,2020(11):94-9&
[5] 李丹.人工智能在联通容服系统中的应用和关键技术研 究[J].电脑知识与技术,2020,16(26):176-177.
[6] 林雪峰，曹子勇，曹家玉.基于人工智能的智能客服终端 的研究与设计[J].电子制作,2020(16):58-59.
1大数据背景下的人工智能客服系统概述
商家与客户之间的沟通要求智能客服充当沟通的主要桥 梁，推动相关行业迅速了解客户的需求，从而对智能客服的 服务质量提出新的要求2〕，人工智能客服系统如图1所示。 而对于目前的智能客服系统来讲，主要采用自然处理技术实 现系统的自动问答服务模式，并以语音和文本为关键信息完 成相关操作。对于此种方式，虽然可以在一定程度上降低人 工客服的工作负担，但其服务水平仍旧远远低于人工客服。
话务量指在单位时间内产生的呼叫数与每次呼叫所消耗 时间的乘积。其中，通信量的多少在一定程度上受通信时间长 短的影响。随着单位时间的通信次数不断增加，通信量也将逐 渐增加。所以，在建立相应的呼叫模型时，需要对话务数据进 行计算和分析，以保证模型的合理性以及有效性。利用数据信 息智能分析组织能够有效地查询相关的历史数据信息，从而为 完成相关流程及业务活动提供更加优质、便捷的智能服务。
人工智能和大数据的原理和应用
人工智能和大数据的原理和应用1. 人工智能的原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在使计算机能够模拟和执行人类智能行为。
人工智能的原理是通过对大量数据进行学习和分析，提取规律，从而实现类似于人类智能的思维和决策过程。
人工智能的原理主要包括以下几个方面：1.1 机器学习机器学习是人工智能的基础，是指机器通过从数据中学习和发现模式，并根据这些模式进行决策和预测的能力。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三类。
•监督学习：通过训练数据集中的输入特征和与之相关的输出结果之间的关系，构建一个模型，以便对未来的输入数据进行预测。
•无监督学习：从未标记的数据中发现隐藏的结构和模式，通过聚类、关联规则等方法进行分析和推理。
•强化学习：通过与环境的交互，以获得最大的累积奖励为目标，学习最优的行动策略。
1.2 深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。
其原理是通过多层次的神经网络结构来模拟人脑神经元之间的连接和传递过程，从而实现复杂的模式识别和决策能力。
深度学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
1.3 自然语言处理自然语言处理是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理自然语言。
其原理是利用语言学、统计学和计算机科学等知识，对文本进行分析、理解和生成。
1.4 计算机视觉计算机视觉是人工智能的另一个重要领域，旨在使计算机能够理解和解释图像和视频。
其原理是通过对图像和视频进行特征提取和分析，从而实现目标检测、人脸识别、图像分割等功能。
2. 大数据的原理大数据（Big Data）是指数据量巨大、复杂多样或数据处理速度很快的数据集合。
大数据的原理是通过对大量数据进行采集、存储、管理和分析，发现数据中隐藏的模式和价值，支持决策和创新。
大数据的原理主要包括以下几个方面：2.1 数据采集数据采集是获取大数据的第一步，可以通过传感器、网络爬虫等方式进行数据的搜集。
人工智能与大数据的交叉应用
人工智能与大数据的交叉应用随着科技的发展，人工智能和大数据技术成为了当今社会最为热门的领域之一。
从智能家居、自动驾驶到医疗健康，人工智能的应用正在悄然改变着我们的生活。
而这些应用的背后，离不开大数据的支持。
本文将从人工智能和大数据的交叉应用角度，探讨这两个领域的融合如何助推科技发展和社会进步。
一、人工智能与大数据的交集人工智能是模仿人类智慧的一门技术，包括自然语言处理、机器视觉、智能控制等等。
而大数据技术则是指人们利用计算机和互联网技术处理一定范围内的大规模、复杂的数据集合。
人工智能和大数据有很多的交集，一方面可以通过大数据来提供数据支撑，提高人工智能的精确度和效率，另一方面又可以通过人工智能来对大数据进行自动化处理和智能分析，从而实现数据的价值挖掘。
二、AI+大数据在医疗健康领域中的应用人工智能和大数据在医疗健康领域的融合应用，可以为人们的健康问题提供更加精确的诊断和治疗方案。
例如，人工智能技术可以通过分析宏观和微观水平下的大量医疗数据，利用机器学习和深度学习技术分析和预测各种病症的发生可能性。
此外，还可以通过人工智能技术辅助医生提供更加合理的处方，减少药物过度使用和副作用发生的风险。
而大数据技术又可以帮助医疗机构收集更全面、准确的患者数据，提高数据的管理和应用效率，为病患提供更加及时、精准的诊断和治疗服务。
三、AI+大数据在智慧城市建设中的应用智慧城市建设是指在城市规划、交通运输、公共服务、环境卫生等领域，采用先进的信息技术来提高城市治理和服务水平。
而人工智能和大数据的融合应用，在智慧城市建设领域中也有着广泛的应用。
例如，在城市公交系统中，可以利用大数据分析技术通过分析城市交通数据，实现公交调度的智能化和优化，减少客车等待时间和行车路程，提高城市公交服务效率。
同时，人工智能技术还可以帮助城市管理者实现智能化的城市管理和规划，更好地把握城市未来的发展方向，提升城市品质和市民生活质量。
四、AI+大数据在金融行业中的应用人工智能和大数据在金融行业中的应用也十分广泛。
人工智能创新ppt
#ABOUT 文化娱乐领域创新
文化娱乐领域正在经历AI技术的革新。应用场景包括情感识别、智能创作等。人机协作模式 可提高旅游体验、游戏娱乐等方面的体验度。智能制造可优化演出策划和舞台效果。在医疗 健康领域，AI技术正在被用于假肢和辅助生殖等方面，带来更好的治疗效果。为了进一步推 动文化娱乐领域创新，需要结合音乐、影视等元素，探索数据共享与合作模式。金融科技也 可以利用AI技术提高风险控制、预测模型和客户服务等领域的效率。未来，人工智能将会变 得更加普遍和深入，在文化娱乐领域拥有广泛的应用前景和巨大的发展潜力。
ABOUT
#ABOUT
主讲人：XXX
人工智能创新：开创无限可 能
THE
DESCRIPTION
目录
1.ai技术趋势 2.创新应用场景 3.人机协作模式 4.智能制造与工业 5.医疗健康应用 6.文化娱乐领域创新 7.金融科技的ai应用 8.未来发展前景
ai技术趋势
AI技术趋势： 1.自监督学习和元学习技术将为深度学习注入新的能量; 2.基于大脑认知科学研究的神经科学与人工智能交叉，实现更人性化 的智能； 3.不断提升的自然语言处理技术，支持更加智能化的对话式应用和信 息检索； 4.边缘计算、5G技术等将带来更加高效准确的数据处理和传输。方 法和流程： 1.构建多模态数据集； 2.建立适合场景的深度神经网络模型； 3.设计有效的自监督任务以提高模型性能。
#ABOUT 人机协作模式
在人机协作模式中，成功的关键是让人类和AI各司其职、相互配合，共同 完成任务。其中，人类可以利用自身的经验、直觉和判断力，对于AI难以 处理的领域进行干预和调整；而AI则可以利用强大的计算能力和智能算法 ，协助人类完成繁琐或复杂的任务。通过建立清晰的工作流程和有效的数 据交互方式，实现人机合作的高效性，并不断优化流程以提高生产效率。 在具体操作上，可采取“GaaS”（Guidance as a Service）模式，在任 务执行过程中为用户提供实时性建议与支持。
人工智能论文：机器学习与大数据
《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据姓名：学号：班级：指导老师：2015年11月13日机器学习与大数据摘要大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。
大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。
然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。
这个时候我们想到了机器学习。
机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。
关键词：大数据；机器学习；大数据时代Machine learning and big dataAbstractBig data is not only refers to the huge amounts of data,and to talk about these data are structured,broken,can't use the traditional method of processing ing of the era of big data,with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more attention.However,as the data,the development trend of"growing"in the process of analysis and processing we feel is more difficult.This time we thought about the machine learning.Machine learning is almost everywhere,even if we don't have to call them specially,they are also often appear in the big data applications,large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received the attention.Keywords:Big Data;Machine learning;Age of Big Data目录第1章引言 (2)第2章机器学习与大数据 (3)2.1机器学习 (3)2.2大数据 (3)第3章大数据时代下的机器学习 (3)3.1大数据时代 (3)3.2机器学习已成为大数据的基石 (3)3.3机器学习帮助数据日志的分析解决 (4)第4章大数据时代应运而生的机器学习新趋势 (4)4.1机器学习的研究方向 (4)4.2机器学习适应大数据时代发展 (4)第5章结束语 (5)参考文献 (5)第1章引言机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中。
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大数据环境下人工智能的创新
进入21世纪以后，人类开始深入研究新技术环境，例如人工智能的全面深
入研究及普及。而在近些年来，随着互联网信息时代的快速发展，大数据技术环
境应运而生，它更在某种程度上丰富了人工智能研究应用领域，实现了人工智能
技术的多元化创新过程。本文就思考了大数据技术环境与人工智能之间的密切关
系，并简要谈谈在大数据技术环境下各种人工智能的创新过程。
标签：大数据技术 人工智能 关系 技术创新
大数据技术整体数据体量大、数据类别多、可组织形成相当庞大的数据集合，
实现传统数据库工具所无法实现的数据获取与处理过程。另外，它的数据真实性
高、数据处理速度快，能够满足当前人工智能中的某些理论、方法与技术应用系
统，实现人工智能与计算机科学技术紧密发展联系，所以说在大数据环境下实现
人工智能技术创新是具有可行性的。
一、大数据技术与人工智能之间的关系分析
人工智能概念产生于20世纪中叶，是人类文明与社会发展的重要标志。进
入20世纪80年代以后，人类也进入了人工智能联结主义时期，更多有关科学技
术的大胆构思为人类所尝试。例如21世纪以后对数据环境的分布处理、对人类
大脑与神经网络的智能化模拟等等就促成了诸多新技术、新技能的产生，比如说
智能信息化时代的重要产物——大数据技术。由大数据所营造的互联网技术环境
让人工智能如鱼得水，拥有了更多的研究与创新契机。
进入21世纪以后，大数据与人工智能之间拥有了更多交叉促进机会，同时
产生了更多创新方法，提高了二者之间的实际应用价值。在该过程中，人类拥有
了空前的大数据环境规模和大数据类型，其数据流转速度与真实性也得以提高，
特别是在数据存储、检索、分类与统计能力方面都有了相当程度进步，一定程度
上加速了大数据的发展进程。而越来越多人工智能领域理论及技术方法被应用于
大数据环境中实现数据分析也同样取得了不错的成效。根据过往实践研究表明，
大数据技术环境能够成功解决人工智能的扩展性与成长性问题，它提高了传统人
工会智能技术能力，使其可以拥有与人类近似的学习研究能力，丰富了人工智能
技术体系本身的复杂程度。由于人工智能技术体系本身的繁琐性特征，它也逐渐
衍生出两大必要技术理论条件：第一，必须拥有海量的数据内容作为支撑；第二，
必须拥有较强的数据处理能力，这是传统人工智能技术所不具备的。因此可以见
得，人工智能与人类一样，是需要大量知识来丰富自身的，进而学习更多技能、
积累更多经验，在如此丰富的知识与经验背后就有大数据技术环境作为支撑。换
言之，它能从数据存储、分析方面为人工智能提供必要的技术支持，保证人功能
智能数据量与数据处理能力的提升，与人工智能的现实技术需求相匹配。就当前
来看，大数据技术的向前发展已经实现了对人工智能的有效推动，它开启了人工
智能发展的全新篇章，结合当前人工智能领域已有的一些理论方法来提升了大数
据的使用价值，所以在当前二者的发展进步是呈现相辅相成之势的[1]。
二、大数据技术环境下人工智能的创新技术应用
在大数据技术环境中，人工智能的创新技术应用类型较多，下文就主要介绍
3种关键技术应用类型。
1.模式识别技术应用
当前模式识别技术被称为是人工智能应用的基础技术，它对对象信息采集、
匹配与分析能力都较强，可有效执行人类所期望的技术性操作内容，例如特征检
测、特征提取、模式匹配与语义分析等等。以特征提取为例，它就以人工智能作
为学习建模基础，全面结合大数据技术环境来表述图像表征内容，基于知识表征
和数据满足目标对象轮廓形状及距离演算、度量过程，最终获取特征数据。例如
在人脸识别技术中，它以模式识别技术中的特征距离度量、曲率角度、欧氏距离
等等技术内容对对象人脸的多重轮廓特征进行整体分析，再结合其局部特征进行
一一分解，合理利用局部特征相互之间的几何结构来带入大数据中的代数特征与
统计学习表征方法，满足代数特征和统计学习表征方法要求，再结合海量数据对
目标对象像素密度进行有效统计，优化严密规则实现对模式识别技术的特征分离
与提取。另外，还需要基于大数据代数特征提取方法分析其K均值、谱聚类、
密度聚类与支持向量等等指标内容，完成特征提取技术流程，为随后的模式匹配
奠定技术基础。在判定模式匹配过程中，还要结合大数据环境来分析模式识别对
象相似度，通过人工智能技术判定其是否超过规定阈值，如果超过，则说明判定
模式匹配已成功。
2.专家系统技术应用
专家系统是当前乃至未来人工智能技术发展的重要趋向，它目前在人们的生
产生活中已经被得到广泛应用。在专家系统中应用大数据技术是希望有效集合专
门行业领域知识与经验，构建程序系统，利用计算机科学技术与人工智能技术基
础，结合行业领域权威专家知识经验，满足对某些人工智能专业技术内容的深入
推理与判断，最终模拟人类专家的判断决策过程。在该技术过程中，主要希望通
过专家系统来处理某些复杂问题，并满足两大技术条件：第一，要建立接近于人
工智能研究对象领域的专家系统机制，并再在此基础之上建立专家解决实际问题
的大数据技术推理机制，实现对某些问题的有机解决过程；再一点就是建立完善
的存储领域，结合专家系统总结与分析满足技术模式优化，合理构建专家知识库。
可以说存储领域专家总结技术二者在专家系统构建过程中是缺一不可的，而专家
系统也需要通过大数据技术环境与人工智能搭建平台，满足其专家识别功能需
求。根据过往研究发现，专家系统与人类大数据信息输入输出之间存在必然联系，
它的数据快速处理与应用则结合到了行业领域知识及人工智能推理判断技术，希
望以此来作出准确智能化判断决策，保证专家系统在各个行业领域取得良好应用
成果。就目前来看，基于大数据環境下的人工智能技术创新专家系统应用就涵盖
了预测型、解释型、规划型、诊断型、调试型、设计型、控制型等10种类型，
所应用范围相当之广泛[2]。
总结
除上述两点应用技术创新外，大数据环境下的人工智能创新应用还包括了符
号计算、人工神经网络与机器情感等等技术及相关产品，它的发现和发明成果全
部展示在人类眼前，保证了人类自身智能化科技水平的有效发挥与实现过程。可
以说，大数据环境下人工智能的创新为人类社会文明发展打开了一扇新大门，开
辟了一条新途径，是人类未来赖以生存的重要一笔。
参考文献
[1]徐卓函.大数据时代人工智能的创新与发展研究[J].科技资讯，2015，13
（33）：30-31.
[2]黄鑫.分析计算机人工智能识别技术的应用瓶颈[J].数字技术与应用，2016
（7）：244.