摘 要
随着大数据时代的到来，海量数据的高效处理与价值挖掘成为学术界和工业界的共同关注点。深度学习技术凭借其强大的特征提取能力和模式识别能力，在大数据挖掘领域展现出显著优势。本研究旨在探讨深度学习技术在大数据挖掘中的应用潜力及其优化策略。通过分析当前主流深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络及Transformer架构）的特点与适用场景，结合实际数据集进行实验验证，研究发现这些模型能够有效应对高维度、非结构化数据的复杂性问题。特别是在图像分类、文本情感分析和时间序列预测等任务中，深度学习方法相较于传统机器学习算法表现出更高的准确率和鲁棒性。
关键词：深度学习 大数据挖掘 自监督学习
Abstract
With the advent of the era of big data, the efficient processing and value mining of massive data have become the common focus of academia and industry. Deep learning technology has shown significant advantages in the field of big data mining with its powerful feature extraction capabilities and pattern recognition capabilities. This study aims to explore the application potential of deep learning technology in big data mining and its optimization strategies. By analyzing the characteristics and applicable scenarios of the current mainstream deep learning models (such as convolutional neural network, recurrent neural network and Transformer architecture), and combining with the actual data sets, it is found that these models can effectively deal with the complexity of high-dimensional and unstructured data. Especially, in tasks such as image classification, text sentiment analysis and time series prediction, deep learning methods show higher accuracy and robustness than traditional machine learning algorithms.
Keyword:Deep Learning Big Data Mining Self-Supervised Learning
目 录
引言 1
1大数据挖掘与深度学习基础 1
1.1大数据挖掘技术概述 1
1.2深度学习技术原理 2
1.3数据挖掘中的深度学习优势 2
1.4当前研究现状与挑战 3
2深度学习在结构化数据挖掘中的应用 3
2.1结构化数据的特点与处理需求 3
2.2深度神经网络在分类任务中的应用 4
2.3自动编码器在特征提取中的作用 4
2.4案例分析：金融领域风险预测 4
3深度学习在非结构化数据挖掘中的应用 5
3.1非结构化数据的类型与挑战 5
3.2卷积神经网络在图像挖掘中的应用 5
3.3循环神经网络在文本挖掘中的应用 6
3.4图神经网络在社交网络分析中的应用 6
4深度学习技术优化与未来方向 7
4.1模型优化方法与实践 7
4.2联邦学习在隐私保护中的应用 7
4.3边缘计算与深度学习结合的可能性 7
4.4未来研究方向与潜在突破 8
结论 8
参考文献 10
致谢 11
