人工智能技术在移动互联网发展中的运用

摘 要 随着科学技术的不断发展，信息技术发展迅速，与诸多领域积极融合，尤其是人工智能技术与移动互联网领域的结合达到前所未有的高度。本文全面分析了人工智能技术在移动互联网领域的应用情况，对用户体验、功能以及性能等方面的内容进行系统的研究，以期实现二者的高效融合。

【关键词】人工智能技术 移动互联网 应用

立足新的发展时期，移动互联呈现新的发展方向，智能化更显社会需求性。在智能化技术的应用下，移动应用领域被拓宽。在数据智能化分析的基础上，有效提升用户多方面的体验。人工智能技术发挥其自身在应用普遍性、自主性以及迭代性等方面的优势，有效应对数据机构以及环境方面的难题，以便构建更具稳定性与严谨性的模型。人工智能技术的发展推动移动互联网新形态的形成，强化分析的智慧性，服务更具自主性和智能化。

1 基于专业角度对人工智能技术的系统阐述

1.1 人工神经网络的模拟强化数据挖掘的自主性与深度性

对于数据的深度挖掘与分析问题，人工智能技术不可或缺，能够实现对数据关联性的有效探析，其中，机器学习是主要应用方式。从本质上分析，机器学习借助计算机进行人类活动的模拟，是推动计算机智能化发展的根本手段，是整个人工智能化研究领域的核心内容。神经网络强化对人脑基本特征的总结与抽象，人工神经网络的研究不断深入，有效实现对大脑机理的模拟，推动应用的不断拓展。借助神经网络在复杂神经元、分布计算以及深度反馈等方面的优势，强化对大规模信息的深入分析，构建模型，尤其是在自主性学习方面的特征，对于处理复杂的非线性问题具有突出作用，有利于海量信息的智能化搜索。

1.2 借助专家系统促进知识的智能化分析与处理

在知识分析处理领域，发挥主导性作用的是专家系统，是人工智能的重要研究方向，重视借助知识进行专业问题的分析，推动人工智能技术由理论向实践的跨越。专家系统的突出特点是具备专业化的知识，是计算机智能程序系统，融合某一领域专家知识与经验，发挥推理技术作用，实现对专业领域复杂问题的应对。在这一系统中，专家知识的表达与运用是关键，随着人工智能技术的不断发展，更加重视与其它人工智能技术的结合，达到相互促进的目的。

1.3 人机交互技术有利于促进智能化技术对人类需求的满足

为了推动人机交换功能的实现，需要促使计算机具备人类观察、分析以及情感等方面的特征与能力，强化类似与人类交互行为的发生，同时，有效满足人类需求，提供辅助性作用。人机交换功能的实现得益于机器人学习与模拟识别技术的发展。机器人技术属于较高级别的智能化技术。人工智能模拟识别强调借助计算机替代人类感知模式，构建相应识别系统，强化对外界感知能力的提升。

2 深入探讨人工智能技术在移动互联网发展中的应用

2.1 多样性移动应用性能的实现为移动互联网行业提供更富全面性的数据支持

目前，移动应用软件的迅猛发展使得移动应用急剧增加，但是，在移动应用过程中，有效的参考依据十分缺乏。基于此，移动应用在友好性以及排行方面的特征能够实现对移动网络选择行为的有效指导，强化移动应用的良性发展，有助于整体应用水平的提升。立足当前，移动应用性能分析主要集中在几个方面，即端到端QoE分析、用户黏性以及业务协同友好性分析等方面。需要面对海量数据信息，进行信息与用户的一一对应，强化分析与计算功能的实现。在这一过程中，人工智能技术发挥优势，借助人工智能算法实现对数据的处理。其中大数据分析的主要工具为机器学习算法，应用较为普遍的是加强学习算法以及基于神经网络的深度學习算法。从本质上分析，这些学习算法主要针对处于不同应用环境的各种指标进行收集存储，如时延、速率、能耗等，将其输入神经网络体系。而后，结合差异化类型，进行诸多应用模式的区分，主要包含通信应用、云应用、浏览应用等，分析所在区域各种指标的需求情况，同时生产加权值，作为神经网络的权值。最后，结合数据反馈与训练，构建神经网络模型，从而形成应用排行，也能够完成对应用性能的有效预测。当前，运营商重视构建移动互联网用户行为分析系统，强化在数据共享前提下，对用户信息的深入挖掘，实现对用户上网行为的综合分析，更加准确定位用户对互联网的真实需求，在根本上为移动企业经营决策提供更加全面、准确和有价值的数据支持。

2.2 人工智能算法增强移动应用身份认证的准确性与高效性

在人工智能化算法之中，身份认证是又一应用趋势。在当前的身份认证中，应用较多的是用户名、密码以及U盾，但是，都存在各自的缺陷与不足。目前，多因子身份认证模式、生物识别身份认证模式发展较快。多因子身份认证强调多种认证方式的联合使用，综合多种优势，实现对各自不足的弥补。当前，一种将密码与用户大数据图谱分析相结合的方式作用突出，安全性显著。大数据图谱强化对用户互联网行为机器学习算法的分析，构建行为模型，实现对用户行为预测，同时，对不符用户行为进行拒绝。生物识别认证强化对用户生物特征的提取，借助其唯一性的特征强化对比识别的实现。这种方式安全性更高，同时，随着技术的不断发展，生物模块规模不断缩小，生物技术识别法应用更加便于操作。鉴于这种方式信息采集工作的庞大，尤其是特征比对工作繁重，因此，这种识别技术需要依赖人工智能算法进行模拟识别和比对认证，最终实现分析结果的准确输出。

2.3 人工智能技术为虚拟现实/增强现实技术提供高效的运行环境

在人工智能技术的支持下，移动互联网发展出现诸多新应用，加快新产品的研发与运用。例如，虚拟现实/增强现实技术。这种技术借助对用户周边感知数据的上传，在服务器计算功能支持下，实现计算结果向用户设备的传输。基于对用户体验的考虑，数据从收集到呈现的时间不断缩短，其中，人工智能提供了更加高效的数据计算法，强化对数据的瞬时计算，为这种技术的推广提供高效的运行环境。

3 结束语

综上，对于人工智能技术而言，其与移动互联网领域积极融合，其核心技术在移动互联网行业得到全面应用。随着科技的不断深入与发展，人工智能技术会继续不断突破与创新，强化对移动互联网领域的深度合作，在根本上推动二者的共同进步。

参考文献

[1]贺倩.人工智能技术的发展与应用[J].电力信息与通信技术，2017，15（09）：32-37.

[2]王劲辉.计算机模拟技术在军事上的应用及发展[J].科技展望，2016，26（28）：22.

作者简介

李正昊（2000-），男，四川省成都市人。

作者单位

成都第十二中学（四川大学附属中学） 四川省成都市 610000