深度学习在大数据分析中的应用研究  

Research of Deep Learning Applications in Big Data Analytics

作　　者：贾美娟[1] 李欣 孔靓[1] 刘春[1] 邵国强[1] 

机构地区：[1]大庆师范学院计算机科学与信息技术学院,黑龙江 大庆

出　　处：《软件工程与应用》2022年第3期549-557,共9页Software Engineering and Applications

摘　　要：深度学习算法通过分层学习过程提取高级、复杂的抽象作为数据表示。本文通过对现有深度学习在大数据分析中的所取得的成果,探讨了如何利用深度学习解决大数据分析中的一些典型问题,如从海量数据中提取复杂模式、语义索引、数据标记、快速信息检索及简化区分任务等问题,重点讨论的是在音视频方面的应用情况。最后,就目前研究存在的问题对未来相关工作提出见解。Deep Learning Algorithm extracts high-level and complex abstractions as data representation through hierarchical learning process. Based on the achievements of existing Deep Learning in big data analysis, this paper discusses how to use Deep Learning to solve some typical problems in big data analysis, such as extracting complex patterns from massive data, semantic indexing, data labeling, fast information retrieval and simplifying differentiated tasks. The focus is on the application in audio and video. Finally, some opinions on the future related work are put forward based on the problems existing in the current research.

关 键 词：大数据 深度学习 数据表示 语义索引 区分任务 

分 类 号：TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]