
大数据时代下的意图搜索 个性化服务是关键
一、目的意义
大数据时代,任何网络行为所留下的“蛛丝马迹”都以数据的形式隐藏在大数据中,正所谓“存在就有痕迹,联系就有信息”,通过应用物联网、大数据、人工智能等技术,构建网络空间中行为事件、思想事件等模型。在实体空间和虚拟空间中全面收集、甄别、过滤、分类、整合人的存在痕迹和联系信息,关注人物或事件间联系链,从而实现网络空间中存在的各种意图,完成对意图产生源头、传播途径和发展趋势的全方位描述,达到对个人和组织的所思所想行为所在的全面搜索和分析。做到提前预警、智能决策。
2013年的“棱镜门”事件为国家安全敲响警钟的同时我们也看到正是有了“大数据”的存在,才让“棱镜”项目得以实施。目前,我国面临的安全形势严峻,反恐问题更是当前国际面临的重要安全问题,大数据环境下的意图搜索将能积极应对新时期各种安全威胁,运用大数据技术和人工智能技术进行深入分析,实现对安全事件的准确识别和提前预警,有力提升我国基于大数据的国家安全防护能力。
二、关键技术
1、人工智能技术:意图搜索引擎构建了人与信息的意识主动化的连接,通过不断的交换学习,形成模拟人脑的智能系统,从而实现人与机器的相互了解,因此人工智能技术将是意图所搜的核心技术。主要相关的人工智能技术有:机器深度学习、计算机神经网络、脑机接口、自然语言处理等技术。
2、大数据技术:而对数据进行收集、存储、处理、挖掘分析是搜索技术的基本环节,因此以数据存储、数据挖掘等技术为主的大数据技术也是意图搜索的关键技术之一。主要相关的大数据技术有:数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘与分析技术等。
3、物联网技术:随着传感器的发展和移动化的能力,意图搜索也呈现多样化的形态。因此,以传感器技术为主的物联网技术也是意图搜索的关键技术之一。
4、其他信息技术:此外,搜索实现从传统搜索到人工智能的过渡,还需要分词技术、硬件存储、云计算、超级计算、知识图谱等相关技术的成熟。
三、目标成果
大数据环境下的意图搜索技术将是构建一个构建虚拟空间信息社会雷达系统。该系统的主体是搭建一个完整的知识库,开发意图搜索引擎系统、并构建云计算与大数据的基础设施平台。
搜索引擎系统:搜集器、控制器、索引器、检索器、用户接口、处理分析系统
技术成果:人工智能、智能推理及知识研发、信息提取与分析技术、虚拟化工具、系统运行保障研发、系统算法、信息检索能力研发等技术上的突破成果。
四、国内外状况
1、美国
(1)美国技术优势明显
以微软和Google为代表的互联网巨头技术和应用皆处于领先地位。微软亚洲研究院的人立方关系搜索提供的搜索结果中,将所有信息都按照“人”进行重新整合,以人与人之间的关系为纽带,将埋藏在网络信息海洋中的“人”的信息连接汇总,图文并茂地展现出来,开启的意图搜索的新篇章。棱镜门事件以来,NSA的全球监控行为遭到各国政府和人民的谴责,但美国情报部门所展现的大数据和信息安全技术实力不容忽视。Accumulo数据库系统是NSA企业架构的核心。大多数NSA的关键分析应用都运行在Accumulo上,从技术角度看,NSA已经能够识别网络上的各种可疑行为和个人,可以说美国政府在相关技术已走到了Google、微软等互联网巨头之前。
(2)政府支持力度大
美国在相关技术的研发上给予高度重视。奥巴马政府大数据研究和发展倡议中推出的XDATA项目将在四年里耗费2500万美元来开发计算技术和防护数据软件。2014年美国国防高级研究计划局(DARPA)启动其“大机理”项目,目的是发展可以发现隐藏在大数据中的因果关系模型。美国国防部每年投入2.5亿美元资助利用海量数据的新方法研究,并将传感、感知和决策支持结合在一起,制造能自己运行和做出决策的自治系统,为军事行动提供更好的支持。NSA在大数据项目的规模、可扩展性、安全性在很多方面甚至超过了Google、亚马逊和苹果这样的大型互联网企业。NSA旗下的风险投资公司In-Q-Tel迄今已经投资了200多个云计算、大数据、搜索与分析创业项目。美国国土安全部正在开展“可视化和数据分析卓越中心”项目,通过对大规模异构数据的研究,使应急救援人员能够解决人为或自然灾害、恐怖主义事件、网络威胁等方面的问题。
(3)美军利用大数据搜索提升侦查和反恐能力
美军正在开发的新一代大数据系统,能够通过计算机的速度和精度以及人的敏捷性,来理解和解释现实世界,协助指挥官和分析人员将以100倍于当前的速度来理解传感器收集的海量数据。例如,当阿富汗境内的大毒枭准备为基地组织等恐怖分子提供资金时,美军的情报分析人员能够借助大数据技术,把作战方案库里的数据与有关基地组织情况库里的资金数据进行实时、自主关联,指导美军先敌一步采取行动。
在美国国防部的资助下,美国“记录未来”公司,专门研究如何通过分析互联网信息,特别是“脸谱”、“推特”等社交网站,预先察知恐怖袭击等重大事件。2013年6月,美国国家安全局局长兼美国赛博司令部司令亚历山大在参加众议院特设情报委员会听证会时承认,通过秘密进行的“棱镜”等监视项目,美国政府至少挫败了50起恐怖袭击事件。这是大数据技术运用的成功案例。
2、我国的发展现状
在我国百度、搜狗、360等互联网公司以及海康威视等安防企业处于技术和应用的前沿。从整体上来看,在商业开放和应用方面尚具备一定的国际竞争力,但从大数据智能搜索应用于国家安全防护上来看,我国在此方面与美国尚存在着较大的差距。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29