根据提供的文件信息，我们可以提炼出以下知识点：
标题和描述中所涉及的知识点主要包括：
1. 传统大数据信息网络技术面临的问题：传统大数据信息网络技术在识别率方面存在缺陷，容易引发网络安全问题，甚至导致网络运行环境受损和经济损失。
2. 人工智能在大数据信息网络技术中的应用：文章提出了利用人工智能技术改进大数据信息网络技术，通过人工智能方法来优化数据处理过程，提高识别率，确保数据网络的安全性和可靠性。
3. 数据预处理方法：人工智能被用于数据预处理，这包括模式化处理、清理数据异常、维持数据一致性以及特征描述提取，以最小化数据中的多余部分，提取对大数据网络有用的信息。
4. 数据聚类技术：文章中提到了数据聚类，这涉及将数据样本进行分类处理，通过模糊控制和多源异构数据治理技术，对数据进行分组，以便于管理和分析。
5. 实验结果：通过实验验证了所提出的人工智能技术在大数据信息网络技术中的有效性，证明了其相比于传统方法具有更高的识别率和更好的性能。
从文章的内容部分，我们可以进一步详细了解以下知识点：
1. 数据整体过滤流程：流程包括了对大数据信息的模式化处理、清理异常数据，以及在保证数据一致性的情况下进行数据预处理。
2. 特征描述提取：提取数据特征是大数据分析的重要环节，涉及到从大数据信息网络中提取有效的数据点集合，以此来表示和分析数据。
3. 数据特征提取技术：包括利用特定的编程语言（例如***E）对数据特征进行提取，进一步得到大数据信息的真子集。
4. 符号处理功能：人工智能中的符号处理功能能够整理大量的真子集数据，为大数据信息网络技术提供了符号层面的数据分析方法。
5. 多源异构数据治理：在大数据背景下，多源异构数据治理技术指的是如何处理和整合来自不同来源、不同结构的数据，这是人工智能技术在大数据领域中的一个重要应用方向。
6. 模糊控制：在数据聚类中提到的模糊控制是指一种处理不确定性的方法，该方法有助于处理大数据中的模糊和不确定信息。
作者简介中提及的陈小娟，提供了其研究方向为计算机应用和大数据，这对理解文章的研究背景和研究方向提供了个人信息。
通过对上述知识点的详细阐述，我们可以看到文章深入探讨了人工智能与大数据信息网络技术相结合的多种方法、流程和实验验证。这些知识为理解在大数据时代，如何通过人工智能来改善传统大数据信息网络技术提供了理论基础和技术指导。
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