時間：2024-03-30 17:38:37
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[2] 陳春.基于數據挖掘技術的計算機網絡病毒防御分析[J].信息通信，2015（05）.
[3] 黃霜豐.基于大數據分析的通信網絡監控體系[J].廣西通信技術， 2015（01）.
隨著近年來互聯網技術的不斷深入，網絡安全事故也隨之頻頻發生。出于對網絡信息安全的重視，我國于2014年成立了國家安全委員會，正式將網絡安全提升為國家戰略部署，這同時也表示我國網絡信息安全形勢不容樂觀，網絡攻擊事件處于高發狀態。木馬僵尸病毒、惡意勒索軟件、分布式拒絕服務攻擊、竊取用戶敏感信息等各類網絡攻擊事件的數量都處于世界前列。時有發生的移動惡意程序、APT、DDOS、木馬病毒等網絡攻擊不僅會嚴重阻礙網絡帶寬、降低網絡速度、并且對電信運營商的企業聲譽也會產生一定影響。根據大量數據表明，僅僅依靠傳統的網絡防范措施已經無法應對新一代的網絡威脅，而通過精確的檢測分析從而在早期預警，已經成為現階段網絡安全能力的關鍵所在。
1網絡安全問題分析
網絡安全問題不僅涉及公民隱私與信息安全，更關乎國事安全，例如雅虎的信息泄露，導致至少五億條用戶信息被竊；美國棱鏡門與希拉里郵件門等等事件都使得網絡安全問題進一步升級、擴大。隨著互聯網構架日益復雜，網絡安全分析的數據量也在與日俱增，在由TB級向PB級邁進的過程，不僅數據來源豐富、內容更加細化，數據分析所需維度也更為廣泛。伴隨著現階段網絡性能的增長，數據源發送速率更快，對安全信息采集的速度要求也就越高，版本更新延時等導致的Odav等漏洞日漸增多，網絡攻擊的影響范圍也就進一步擴大；例如APT此類有組織、有目標且長期潛伏滲透的多階段組合式攻擊更加難以防范，唯有分析更多種類的安全信息并融合多種手段進行檢測抵御。在傳統技術架構中，大多使用結構化數據庫來進行數據存儲，但由于數據存儲的成本過高，系統往往會將原始數據進行標準化處理后再進行存儲，如此易導致數據的丟失與失真以及歷史數據難以保存而造成的追蹤溯源困難；同時對于嘈雜的大型、非結構化數據集的執行分析以及復雜查詢效率很低，導致數據的實時性及準確性難以保證，安全運營效率不高，因此傳統網絡安全技術已經難以滿足現階段網絡安全分析的新要求。大數據技術這一概念最初由維克托.邁爾.舍恩伯格與肯尼斯.庫克耶在2008年出版的《大數據時代》一書中提出的，大數據是指不采用隨機分析法，而是對所有的數據進行綜合分析處理。大數據技術作為現階段信息架構發展的趨勢之首，其獨有的高速、多樣、種類繁多以及價值密度低等特點，近年來被廣泛應用于互聯網的多個領域中。大數據的戰略意義在于能夠掌握龐大的數據信息，使海量的原始安全信息的存儲與分析得以實現、分布式數據庫相比傳統數據庫的存儲成本得以降低，并且數據易于在低廉硬件上的水平擴展，極大地降低了安全投入成本；并且伴隨著數據挖掘能力的大幅提高，安全信息的采集與檢測響應速度更加快捷，異構及海量數據存儲的支持打造了多維度、多階段關聯分析的基礎，提升了分析的深度與廣度。對于網絡安全防御而言，通過對不同來源的數據進行綜合管理、處理、分析、優化，可實現在海量數據中極速鎖定目標數據，并將分析結果實時反饋，對于現階段網絡安全防御而言至關重要。
2大數據在網絡安全中的應用
將大數據運用到網絡安全分析中，不僅能夠實現數據的優化與處理，還能夠對日志與訪問行為進行綜合處理，從而提高事件處理效率。大數據技術在網絡安全分析的效果可從以下幾點具體分析：
2.1數據采集效率
大數據技術可對數據進行分布式地采集，能夠實現數百兆/秒的采集速度，使得數據采集速率得到了極大的提高，這也為后續的關聯分析奠定了基礎。
2.2數據的存儲
在網絡安全分析系統中，原始數據的存儲是至關重要的，大數據技術能夠針對不同數據類型進行不同的數據采集，還能夠主動利用不同的方式來提高數據查詢的效率，比如在對日志信息進行查詢時適合采用列式的存儲方式，而對于分析與處理標準化的數據，則適合采用分布式的模式進行預處理，在數據處理后可將結果存放在列式存儲中；或者也可以在系統中建立起MapReduce的查詢模塊，在進行查詢的時候可直接將指令放在指定的節點，完成處理后再對各個節點進行整理，如此能夠確保查詢的速度與反應速度。
2.3實時數據的分析與后續數據的處理
在對實時數據的分析中，可以采用關聯分析算法或CEP技術進行分析，如此能夠實現對數據的采集、分析、處理的綜合過程，實現了更高速度以及更高效率的處理；而對于統計結果以及數據的處理，由于這種處理對時效性要求不高，因此可以采用各種數據處理技術或是利用離線處理的方式，從而能夠更好地完成系統風險、攻擊方面的分析。
2.4關于復雜數據的分析
在針對不同來源、不同類型的復雜數據進行分析時，大數據技術都能夠更好的完成數據的分析與查詢，并且能夠有效完成復雜數據與安全隱患、惡意攻擊等方面的處理，當網絡系統中出現了惡意破壞、攻擊行為，可采用大數據技術從流量、DNS的角度出發，通過多方面的數據信息分析實現全方位的防范、抵御。
3基于大數據技術構建網絡系統安全分析
在網絡安全系統中引入大數據技術，主要涉及以下三個模塊：
3.1數據源模塊
網絡安全系統中的數據及數據源會隨著互聯網技術的進步而倍增技術能夠通過分布式采集器的形式，對系統中的軟硬件進行信息采集，除了防火墻、檢測系統等軟件，對設備硬件的要求也在提高，比如對服務器、存儲器的檢查與維護工作。
3.2數據采集模塊
大數據技術可將數據進行對立分析，從而構建起分布式的數據基礎，能夠做到原始數據從出現到刪除都做出一定說明，真正實現數據的訪問、追溯功能，尤其是對數據量與日俱增的今天而言，分布式數據存儲能夠更好地實現提高數據庫的穩定性。
3.3數據分析模塊
對網絡安全系統的運營來說，用戶的業務系統就是安全的最終保障對象，大數據分析能夠在用戶數據產生之初，及時進行分析、反饋，從而能夠讓網絡用戶得到更加私人化的服務體驗。而對于用戶而言，得其所想也會對網絡系統以及大數據技術更加的信任，對于個人的安全隱私信息在系統上存儲的疑慮也會大幅降低。當前網絡與信息安全領域正在面臨著全新的挑戰，企業、組織、個人用戶每天都會產生大量的安全數據，現有的安全分析技術已經難以滿足高效率、精確化的安全分析所需。而大數據技術靈活、海量、快速、低成本、高容量等特有的網絡安全分析能力，已經成為現階段業界趨勢所向。而對互聯網企業來說，實現對數據的深度“加工處理”，則是實現數據增值的關鍵所在，對商業運營而言是至關重要的。
4結語
在當下時代，信息數據已經滲透到各個行業及業務領域中，成為重要的社會生產因素。正因如此，互聯網數據產生的數量也在與日倍增中，這給網絡安全分析工作帶來了一定難度與壓力，而大數據技術則能夠很好的完善這一問題。在網絡系統中應用大數據技術不僅能夠滿足人們對數據處理時所要求的高效性與精準性，并且能夠在此基礎上構建一套相對完善的防范預警系統，這對維護網絡系統的安全起著非常關鍵的作用，相信大數據技術日后能夠得到更加廣泛的應用。
參考文獻：
[1]魯宛生.淺談網絡安全分析中大數據技術的應用[J].數碼世界，2017.
關鍵詞：大數據技術；電力通信網絡；應用價值；應用策略
在我國電力事業快速發展的歷史條件下，信息技術等已經廣泛應用于電力通信網絡當中，而且也取得了較好的成效，使電力通信網絡的功能和作用得到了有效發揮，同時也進一步提高了工作效率。大數據技術的快速發展，使電力通信網絡建設具有很強的創新性，但目前一些電力企業在應用大數據技術方面還存在重視程度不夠的問題，直接導致電力通信網絡的功能和作用受到一定的限制。這就需要電力企業在構建電力通信網絡的過程中，一定要深刻認識到大數據技術的應用價值，并采取切實有效措施，著眼于提升電力通信網絡的效能化水平，進一步優化和完善大數據技術的應用方法與應用措施，努力使大數據技術在電力通信網絡中的應用取得新的更大的突破，進而提升我國電力事業的整體發展水平。
一、大數據技術在電力通信網絡中的應用價值
對于我國電力事業發展來說，電力通信網絡具有很強的基礎性和保障性，對于促進我國電力事業可持續發展以及提升電力供應效率具有很強的支撐作用。大數據技術具有很強的開放性、互動性以及數據資源整合能力，將其應用于電力通信網絡當中具有十分重要的價值，不僅有利于使電力通信網絡的整體功能更加強大，而且也能夠進一步提高運營效率，使我國電力事業的發展步入良性軌道。因而，應當深刻認識到大數據技術在電力通信網絡中的應用價值，并采取切實有效措施推動大數據技術的科學應用、有效應用和系統應用。將大數據技術廣泛應用于電力通信網絡當中，能夠使全網通信設備參數的收集更具有全面性和綜合性，進而使電力通信網絡的運營效率更高，同時也能夠使相關服務工作形成系統化集成機制，進而促進電力管理、運營、服務工作朝著多元化的方向發展；將大數據技術應用于電力通信網絡當中，還有利于進一步強化電力通信網絡功能的改革和創新，由于電力通信大數據系統的應用，可以實現機房動力環境、交換網系統、動態采集等性能信息、告警信息的綜合利用，推動數據統一化、模型化、效能化水平的顯著提升；將大數據技術廣泛應用于電力通信網絡當中，也有利于進一步強化電力通信各類信息的共建、共享與共用，比如大數據技術的應用可以實現閉環管理功能，特別是在對整個網絡資源的優化配置方面具有很強的基礎性和保障性，并且能夠推動電力通信網絡的管理效率、智能化水平以及集約化管理。總之，在大數據技術快速發展的新時代，將大數據技術與電力通信網絡進行有效融合，既有利于進一步提升電力通信網絡的綜合能力，同時也能夠在資源配置方面實現跨網絡、跨專業、跨區域，進而有效提升電力服務質量和水平。
二、大數據技術在電力通信網絡中的應用策略
（一）創新大數據技術應用思路
創新是進步的靈魂，思路決定出路。要想使大數據技術更有效的應用于電力通信網絡當中，一定要在創新大數據技術應用思想方面狠下功夫，只有這樣，才能使大數據技術的應用取得實實在在成效。在具體的實施過程中，電力企業應當對此有清醒的理解和認識，并且在應用大數據技術方面進行科學設計和系統謀劃，使電力通信網絡內部和外部應用都能夠取得實實在在的成效，真正使大數據技術的數據解析功能得到有效發揮，形成數據采集、數據提取、安全檢查、數據分析的完整鏈條。創新大數據技術應用思路，還要進一步強化電力通信網絡信息化、網絡化、智能化建設，將網絡技術、信息技術、智能技術、大數據技術等綜合應用于電力通信網絡當中，努力使電力通信網絡能夠發揮更加多元化的功能與作用，這是電力企業在應用大數據技術方面必須進行綜合考慮的重大問題。總之，電力企業在應用大數據技術的過程中，一定要從電力通信網絡的未來發展需要入手進行系統設計和綜合應用，進而才能使大數據技術發揮更加多元化的功能，強化電力通信網絡的整體功能。
（二）完善大數據技術應用體系
對于電力企業來說，將大數據技術應用于電力通信網絡當中，還要在完善大數據技術應用體系方面狠下功夫，努力使大數據技術的應用形成科學的運行機制。在具體的實施過程中，應當進一步健全和完善相應的組織體系，比如電力企業可以成立“大數據管理中心”，并運用大數據技術加強各方面的資源整合，使大數據技術的應用更具有廣泛性。完善大數據技術應用體系，還要大力加強運行機制建設，比如應當建立數據收集、存儲、分析、利用等運行機制，強化電力通信網絡各類數據的有效利用，并且要進一步強化綜合功能。完善大數據技術應用體系，還要進一步健全和完善電力通信網絡檢測與維護體系，運用大數據技術，可以使電力通信網絡的維護順利進行，保證數據處理技術的巧妙應用，充分發揮其多樣性。總之，要想使大數據技術在電力通信網絡中得到有效應用，一定要進一步優化和完善大數據應用體系，努力使大數據技術的應用更加規范有序。
（三）拓展大數據技術應用領域
對于傳統企業來說，大數據是傳統企業往互聯網+方向改造的必經之路，可是傳統企業如何將業務、產品、管理等進行數據化改造成為企業關注的焦點。對于互聯網企業來說，數據就是石油。諸多企業都意圖通過內部數據的深入挖掘，進而獲得更好、更明智和更有效的商業決策，然而現實是企業內部的龐大數據還處于相互割裂狀態，其價值很難得到挖掘和體現。只有打破這種數據沉睡、割裂的狀態，營造出大數據的生態環境，才能真正把大數據的價值體現出來。
奧維云網（AVC）董事長喻亮星在2016中國大數據創新應用大會上表示，現在所有的大數據公司都面臨著一些變現的問題，其實大數據變現是業界的一個共同難題，奧維云網結合自身優勢去轉化，從而形成多款大數據產品。涵蓋了家電、家庭互聯網用戶、酒店、金融四大領域，研發出市場羅盤、產品指南、價控衛士、評價管家、直播收視監測平臺、酒旅魔方、動產融資等產品，當然，這僅僅是“奧維大數據戰略”的冰山一角。奧維云網（AVC）開發的大數據產品，具有很強的延展延伸性，后續可以延伸到更多業務場景，接下來還會開發更多跨領域的應用場景的大數據產品，目前已經列出20個大數據產品開發計劃，預計2016年再上線8？10款大數據產品。
彩電業機遇與挑戰并存
大數據可能確實是一個網絡行業熱潮，但我們現在尚不清楚這項技術是否可以實現關鍵的信息到知識的過渡。所幸的是，網絡管理員可以通過一些努力來穿過大數據炒作的喧囂，把她當做改善網絡運營的工具。
在網絡中，大數據通常是指從標準管理系統和接口獲取的大量流量、中繼以及設備信息，這些數據是從部署在各個端點的探頭以及從客戶端及服務器設備中的網絡層軟件來收集。當這些數據放在標準管理系統接口框架中時，一些信息可能會反映出當前的故障、配置、結算、性能和安全(FCAPS)管理做法，但大多數公司不能將來自客戶端/服務器設備的數據域當前的運營活動關聯起來。而這正是大數據和大數據分析的“用武之地”。
有效利用網絡大數據的最關鍵的因素是保證所有數據元素的精確事件定時。網絡是關于事件的瞬間情況和并列，失去時間同步性意味著在分析信息時完全失去價值。如果所有數據收集都是從共同來源定時，就能夠確保時間同步性。如果不是這樣的話，你應該將同步化事件引入到大數據收集點，以在正則點關聯所有記錄的時間。
建立映射來查明網絡問題
在保證事件的時間可以精確地關聯后，下一步是在這個共同時間軸和網絡問題之間建立映射。有關網絡問題來源的信息可能出自當前的FCAPS過程、用戶投訴或者客戶端/服務器遙測。后者也可能有助于恢復體驗信息質量，如響應時間，以及測量數據包丟包率和延遲性(例如從TCP窗口大小)的網絡性能數據。這種映射允許大數據分析來探索這些問題點與問題第一次出現之前時的指標的關系。
這種類型的大數據分析能夠幫助分析網絡問題的根本原因，這往往是通過其他手段不可能做到的。由于網絡環境變化非常迅速，管理員經常在追逐問題，從一個地方到另一個地方，然而，當問題發生時從來沒能找到正確的原因。大數據分析可以將數千(或數百萬)數據元素與已知問題點相關聯，找出相關性，然后通過數據分析來找出根本原因。
確定正常運行情況
利用大數據解決網絡問題的另一種策略是使用大數據得出正常網絡環境的基本數據。如果上一步(映射問題點到大數據共同時間表)正確完成的話，我們將知道當沒有任何問題時網絡的情況。收集這些“運行良好”時期網絡數據的分析將允許管理員確定什么是正常網絡行為，并根據收集的數據量來量化這種“正常”。
然后，基線正常行為可以用來分析網絡運營中不被視為問題的時段，但也不能完全確定是否是正常操作行為。經驗豐富的網絡管理員都知道，有時候網絡會進入一種不穩定的狀態，實際上并沒有出現故障或者收到用戶投訴。在網絡、整體需求或者服務器資源狀態中，也有這樣的情況會影響網絡運營。基線數據可以幫助找出造成這種狀況的原因。
大數據分析可以幫助找到方法來修復網絡環境
我們需要尋找這樣一種行為，即分析表明網絡環境未能生成問題報告時，甚至當它密切模仿一個問題時期。在這里，我們的目標是利用分析來探索是什么緩解了預期的問題；這可能改善你的根本原因分析或者提供其他方式來修復環境。
另一個需要檢查的是資源如何受到網絡事件、應用或服務器事件，或者用戶流量負載的變化的影響。當這些方面發生顯著變化時，網絡應該以可預見的方式作出回應。例如，應用流量的顯著變化通常會導致響應時間的明顯增加，以及丟包率的上升等。
但如果這些行為發生時沒有伴隨流量的重大變化，則表明資源已經超載。同樣，如果流量發生重大變化，而沒有伴隨響應時間或網絡丟包的增加，也可能表明網絡供大于求。在這種情況下，可以減少一些容量，從而幫助保護較低的運營預算。
只專注于可操作的情報
關鍵詞:大數據;網絡文學;問題研究;應對策略
0引言
近些年來，隨著社會的不斷發展和新興媒體的出現，當前的社會即將進入了數據大時代。大數據技術對當前社會文化的發展有著越來越深刻地影響，涉及的領域也越來越廣。大數據不僅僅對網絡文學的發展有影響，還在當下的社會背景下潛移默化的影響著人們人生觀和世界觀。據有關媒體報道，2015年底為止，我國全部的網民為6.7億人，其中網絡文學的網民就有2.97億人，將近占全國網民的一半，這就意味著在中國每有3、4個人中間，就有一個人在接觸網絡文學。由此可見，網絡文學不僅克服了傳統文學受眾范圍小、傳播慢的缺點，同時也改變了人們的對傳統文學的觀點和看法，它對現在人們的生活和工作的影響是如此之大，遠遠超乎我們的想象。隨著網絡文學的快速發展，一些以網絡文學改編成的電視劇或電影也頗受人們的歡迎與追捧，并且其發展趨勢越來越好。大數據給我們的工作和生活帶來的太多太多的便利，通過大數據的發展，人們對一切新生事物都充滿了好奇，尤其是有越來越多的人開始癡迷于網絡文學。通過網絡文學，他們的觀點和看法更加契合社會的發展，也對當前社會的重大事件以及社會熱點更加關注和了解。本文通過在大數據時代的社會背景下，進一步研究網絡文學是如何進行發展的以及這兩者之間有著怎樣的關聯，進而不斷的促進社會的發展和進步。
1大數據互聯網技術對網絡文學發展的影響
大數據技術的發展使人們的生活邁入了新的發展階段，它主要是通過各種途徑來搜集數據，進一步進行分析整理進行研究，最終通過新興多媒體在網絡平臺上，它們的數據具有嚴謹性和科學性，能夠為便于各行各業的運用。例如可以在網絡文學方面運用大數據技術來獲取其網絡文學用戶的資料以及一些重要數據，進一步對其整理分析研究，從而及時的了解文化市場的發展方向以及用戶的需求，才能創作出更加流行以及受網民歡迎的網絡文學作品。
2大數據技術在網絡文學中的應用分析
2.1精確的大數據分析
隨著時代的發展，大數據技術越來逐漸受到各樣各業的廣泛運用，同時他以自己獨特的優勢得到廣大網民的青睞與信任。網絡文學受眾大多數來源于移動端，如圖2我們可以看到2015年第四季度網絡文學移動端用戶占比TOP10評分，表1統計了2015年第四季度熱讀小說排行榜TOP10。通過大數據技術將所有的數據資料進行有效的整理，進行深入的研究探討。在分析數據資料的前提下，通過與網絡文學愛好者進行有效的溝通，及時了解受眾者的需求，從而為他們創作更多更好的文學作品。其次運用大數據可以仔細分析特定數據，努力尋找數據間的關聯，從而將繁瑣復雜的數據或事物連接成一條主線，變的更為簡單話、方便化、往往作者在創作文學作品時，要考慮到受眾的興趣愛好以及心理需求，來設計合理的故事情節，從而吸引更多受眾的目光。
2.2改變創作單一化、類型化
文學作品題材的選擇可以多種多樣，例如有趣的民間故事為題材，又或者是都市職場愛情等為題材，同時也要考慮很多其它的因素，例如人們的興趣愛好、市場需求度、網絡發展走向等因素都要進行綜合考慮。就目前而言，大多數文學作品無論是從人物創設還是故事情節的開展以及題材的選擇都過于單一化，無法滿足網民多樣的文化需求。網絡文學與影視的制作發展有著必然的聯系，有些優秀的電視劇或電影都是根據一些比較好的文學作品改編來的。就目前出現的文學作品而言，普遍存在著類型單一的問題，故事中都是以俊男美女為主角，克服重重困難最終走到一起的故事情節，雖然會給人們帶來一時的新鮮感，但時間一長會給人們帶來一種無聊乏味的感覺，最終會導致人們對這些文學作品的厭煩。然而大數據技術的出現，會給目前文學作品在發展過程中遇到的困境一些啟發，通過運用大數據技術特定的優勢，進一步分析目前人們的對文學作品的需求，進行準確的市場定位，不斷的促進網絡文學作品突破單一的模式類型，朝著更加多元的方向發展，從而使網絡文學作品得到更多人的喜愛。
3大數據技術應用在網絡文學中的相關問題
3.1大眾化與文學性間的理性調和
隨著大數據技術的不斷發展，它在文學作品中的作用也越來越重要了。通過大數據技術的發展，進一步分析文化市場的需求，從而了解人們大眾的文化品味，創作的文學作品語言不能過于呆板，這會在一定程度上降低讀者的閱讀興趣，同時作品的創作內容也不能過于低俗口語化，這會降低作品的檔次導致文學性較差。因此，一部好的文學作品要在大眾化與文學性之間做好平衡，既能引起大眾的興趣，又有一定的文學性。
3.2促進多樣化，避免類型化
任何事物都具有兩面性，雖然大數據技術的發展給網絡文學注入了很大的動力，促進它快速地發展。然而它在網絡文學發展的過程中也會引發一些小問題。例如一些文學作家只一味的迎合市場大眾的需求和較高的網絡點擊量，創作的文學作品內容比較低俗，故事情節與現實出入太大，人物形象比較老套。對于此類問題的解決方法是:首先要加強作者的文學素養和寫作能力，其次網絡運營平臺對于發表的文章要有一定的門檻，對于一些不合格的文章拒絕在網絡上發表。處于網絡監管部門的工作人員要加強對網絡文學作品的檢查和監管，把一些真正、比較好的文學作品到網絡上去，從而不斷擴大網絡文學的影響力，讓更多的人們了解閱讀到真正的文學作品，不斷完善中國文學作品的創作機制。專業寫作人員不要被少數急功近利的作家所影響，堅持自己的創作風格，創作一些人們形象多樣化、故事情節完整以及符合邏輯的文學作品，不斷的推進網絡文學作品的繁榮發展。
3.3增強文化內涵，杜絕常識錯誤
我國的文化博大精深，文化內涵豐富多彩，網絡文學可以借助這一優勢進行不斷發展。隨著人們對文學作品的需求越來越多樣化，文學作品創作過程中的一些小問題也逐漸突顯出來，例如一些邏輯性問題、常識性問題、錯別字等問題。為了盡量減少這些問題的發生，一方面要提高作者的寫作能力和文學素養，另一方面要加強網絡管理人員的檢察監督力度。隨著這些問題的發生，對大數據精確度的要求也越來越高。因此，當我們在享受大數據給我們帶來便利的同時，也要考慮到過度運用大數據所引發的問題，并進行及時的解決。作者在創作文學作品時，應該以現實為摹本來豐富作品中的故事情節，從而獲得更多讀者的喜愛。
4結語
在當前社會快速發展的背景下，人們的文化需求變得更加多樣化。為了滿足人們多樣化的文化需求，可以通過運用大數據技術對讀者的相關數據資料進行分析，進而創造出令人喜聞樂見的文學作品，同時也要盡量避免過于依賴大數據。由于大數據與網絡文學有著必然的聯系，文學的創作過程也離不開大數據的分析支持，從而找準作品在文化市場中的定位，創作出更多、更有價值的文學作品。
參考文獻
［1］張琴．“IP熱”創造網絡文學全產業鏈模式的探索［J］．新聞研究導刊，2016，(07):1－3．
［2］謝波．網絡文學生產:數字化、商業化與文學化的平衡［J］．中國圖書評論，2016，(02):117－122.
［3］侯雋．網絡文學3.0時代如何掘金IP金礦［J］．中國經濟周刊，2016，(04):64－65．
［4］羅晶．漢語言文學遠程教學系統的設計與實驗［J］．自動化與儀器儀表，2016，(9):193－194．
［5］周志雄，董文杰，陳玉蛟，范傳興，江秀廷，崔濰英，劉洋，李婷婷，王安珂，劉治興，毛曉軒，王麗梅，姚超文．文化視域中的網絡文學———85后、90后談網絡文學［J］．百家評論，2016，(02):65－81．
［6］周百義，蘆珊珊．傳統文學出版企業開展網絡文學出版業務路徑探析［J］．出版發行研究，2013，(03):26－30．
［7］羅煒．基于網絡文學產業化發展模式的探討［J］．語文建設，2012，(04):12－14．
［8］韓志榮．論網絡媒介對文學傳播的影響［D］．揚州大學，2012．
［9］楊震．國內網絡文學發展現狀探析［D］．重慶工商大學，2013．
［10］夏烈．從中國故事到中國IP———華語網絡文學的新視界和新使命［J］．博覽群書，2015，(11):20－26．
［11］李金來．網絡文學的生態視角研究［J］．南陽師范學院學報，2012，(07):88－91．
［12］毛騰飛．解讀網絡文學IP改編的成功之道［J］．新聞研究導刊，2016，(10):295．
［13］閆娟．基于Sakai的外國文學網絡教學平臺的構建研究［J］．自動化與儀器儀表，2016，(3):181－182．
［14］劉昂．體驗經典還是娛樂狂歡———談互聯網語境下的IP營銷［J］．青年記者，2015，(36):98－99．
本文通過對云計算以及4G網絡的定義和特點進行分析，提出了在4G移動網絡平臺上采用云計算技術處理城市智能交通系統中的大數據問題，主要是結合二者的優勢分析智能交通系統的功能，并加以實現，這將給緩解交通壓力、提高行車效率等提供便利。最后對未來智能交通系統開發與應用進行展望。
關鍵詞：4G網絡；大數據；云計算；智能交通；交通云
隨著人們生活水平的提高，汽車逐漸進入到普通家庭，這無疑對道路交通的要求也越來越高，為提高道路行車效率，迫切需要建設一個高性能的智能交通系統（IntelligentTransportationSystems，ITS），以滿足大家的需求。
1智能交通系統的概念
智能交通系統（IntelligentTransportationSystems，ITS）指的是建立在較完善的基礎設施之上，將先進的信息技術、計算機處理技術、數據通訊傳輸技術、電子傳感技術及電子控制技術等有效組合在一起，并運用于整個交通運輸管理體系中，從而能夠在大范圍、全天候發揮作用，建立起的一種準確、實時、高效的綜合運輸和管理系統[1]。依據智能交通系統的概念，我們可以看出，為了解決社會不斷增加的交通需求與有限的道路資源之間的矛盾，使有限的道路資源能被充分利用，提高人們的出行效率，保障人們出行安全，智能交通系統作為信息、通信、傳感與控制技術綜合運用的產物，能給人們帶來便捷。但目前，我國城市交通仍面臨著許多嚴重問題，如成都，作為西南地區的一個大型城市，雖然其承載能力越來越強，路網體系也日趨完善，但隨著汽車保有量的強勁增長，道路供需關系依然非常嚴峻。據成都市交管局數據顯示，截至2014年3月，成都地區的汽車保有量突破268.59萬輛大關，中心城區突破114.18萬輛，這個數據僅次于北京。而且成都已月均增2萬新車，并持續了62個月。一天就會產生數百億條GPS數據，而車牌識別信息、交通監控視頻信息等數據量更大，交通相關的數據量也早以從TB級躍升到PB級[2]，因此，如果要實現對城市道路的交通流量信息、交通狀況、交通違法行為等的全面監測，特別是承擔在交通高峰期采集、處理及分析大量的實時監測數據的工作，整個平臺的運行壓力將會非常巨大，大數據（bigdata）就此產生，大數據分析交通除了流量及車輛的相關信息外，還必須包括路面情況、天氣、突況、周邊環境等諸多因素，傳統的交通數據分析法已很難有效處理如此龐大的數據的問題。城市智能交通應具備的特點和需求分析如下。
1.1數據信息海量化
整個城市的交通行為主體作為城市智能交通的分析對象，海量數據必然成為固有特性。
1.2應用負載變化大
城市交通流特性呈現出區域關聯性強，隨時間變化大的特點，系統需要根據實時的交通流數據，做出全面采集、分析、處理等。而傳統的智能交通方案由于無法在全局上統籌，往往會因此陷入彼此孤立的情形。
1.3高穩定性和高可用性
只有要求城市智能交通系統具有高可用性和高穩定性，才能更好地、更快捷地提供暢通、安全、高品質的行程服務，以保障交通運輸的高安全、高時效和高準確性，讓政府、社會和公眾感覺到方便。而目前的很多方案中，由于各生產廠商繁雜、設備類型眾多、質量參差不齊，而國內也缺乏統一的標準，這樣不僅系統維護成本高，而且也很難做到保持智能交通系統的高穩定性。
1.4數據共享需求
目前，正在建設中的智能城市交通系統，大量的終端設備出自不同的廠商或不同平臺，這樣就形成了許許多多的信息孤島，彼此間很難實現共享數據。這在很大程度上影響了系統功能的充分實現，智能交通系統在硬件、接口上應做的統一，從而使行業信息資源的全面整合與共享成為智能交通發揮整體方案優勢、整體統籌資源、統一協調的基礎。
1.5信息實時處理性能要求高
隨著城市交通的擁堵日趨嚴重，人們在出行時要求能隨時隨地通過熟悉的方式獲取所需的出行計劃和實時的出行信息，因此，未來的智能交通需要滿足高效性、實時性的要求。
2大數據與云計算技術對智能交通系統的影響與應用
云計算（cloudcomputing）是將計算任務分布在大量互聯的計算機構成的資源池上，使各種應用系統能夠根據需要獲取存儲空間、計算力和各種軟件服務，該資源池被稱為“云”。“云”是指一些可以自我管理和維護的虛擬計算資源，通常包括寬帶資源、計算服務器、存儲服務器等大型服務器集群[3]。而云計算（cloudcomputing）是一種基于互聯網平臺的計算方式，為計算資源提供全新的計算模式，其服務方式可動態、伸縮且虛擬化，云計算技術還會將所有的計算資源匯集在一起，并通過軟件實現對資源的自動高效管理。這使用戶能更加專注于自己的業務，無需為繁瑣的處理細節感到煩惱。云計算技術之所以能有效處理和應對交通數據量大、可用性高、穩定性要求高、信息實時處理要求高、應用負載波動大、數據共享需求大等問題，并能實現應用的靈活性，高效整合資源，降低運維成本和總能耗，很大程度上是源于其自身的高可靠性、彈性擴容性好、快速部署及按需服務的特性。云計算技術以其高度的信息部署、優異的擴展性以及自動化IT資源調度，成為解決智能交通面臨的問題的關鍵技術手段，成為一種全新概念的信息服務模式，有助于智能交通系統的快速實現。建設基于“云計算”的智能交通系統，要實現交通信息的動態采集、分析、處理及，并及時向用戶提交動態交通信息，報告路況動態變化信息，指導用戶出行計劃，規劃用戶行車線路，從而有效提前進行分流擁堵流量，從而提高交通通行效率[4]。其具體應用如下。
（1）城市中的車、人或設備等每個交通終端節點，均可以實時地通過交通云得到基于整個城市交通信息智能分析后提供的服務。
（2）通過綜合整個城區的交通流信息及汽車的運行計劃信息，每個交通信號燈都得到高效控制，并在面控、立體多維的基礎上進行相關預測；城市交通引導系統也可以與交通信息個性化服務進行無縫結合。
（3）為了更智能地提高交通運行效率，拓展一個智能交通信息服務市場，運營商要相應地通過手機基站定位，向用戶提供實時的交通信息服務，這些信息與交通控制、引導相結合。隨著移動通信網絡的發展，從早期的2G網絡到3G網絡，再發展到當前的4G移動通信網絡，4G網絡使圖像視頻傳輸更加穩定，決策也更具有時效性，并為智能交通系統提供了更多應用的可能，移動網絡在智能化交通信息系統中的運用日趨嫻熟、準確，使智能交通系統真正、全面、高效地服務于社會，為緩減交通壓力做出了更大的貢獻。移動網絡技術還有效地為智能交通系統的發展提供了新的發展思路。
34G移動網絡的網絡結構的核心技術及優點
3.14G移動網絡的網絡結構的核心技術
4G移動網絡體系結構從下往上可分為物理網絡層、中間環境層、應用網絡層。正交頻分復用（OFDM）技術是這一代移動通信網絡的核心技術，該技術可以為用戶提供速率高、時延小的數據交換服務，能達到下行50Mbit/s與上行100Mbit/s的峰值速率。OFDM技術特點包括：具有良好的抗噪聲性能及抗多信道干擾能力，可擴展網絡結構。
3.24G移動網絡的優點
3.2.1通信速度高、靈活性好4G移動通信系統速率可以高達到l00Mbps，甚至是150Mbps。由于4G網絡不僅是面向手機，還面向智能手表、控制器、眼鏡等移動智能終端設備，這些終端設備極大豐富了人們的生活，使通信變得更加靈活多樣。
3.2.2系統兼容性好未來的4G移動網絡要面向全球發展，可以預測4G移動網絡一定會開放出更多標準化的接口，并與全世界各種網絡進行高速通訊、互聯。
3.2.3網絡采用寬頻譜4G移動網絡的每個信道會占有100MHz的頻譜，是3G移動網絡的20倍左右。
3.2.4通訊費用低目前，很多3G移動網絡用戶之所以能方便地過渡到4G移動網絡進行通信，是因為4G移動網絡與3G移動網絡的兼容性較好，且4G移動網絡的系統采用靈活的操作方式。在加上4G移動網絡通訊費用相對較低，為4G移動網絡的快速部署創造了條件。
3.2.5網絡通信質量高4G移動網絡通信時代是高質量通信的時代，與3G移動網絡通信技術相比，4G移動網絡通信技術將在很大程度上提升大數據的交互、處理能力，特別是跟云計算技術的結合，大大提高了效率，4G移動網絡讓廣大人們擁有了前所未有的、便捷的移動網絡交互體驗，面對越來越復雜的網絡環境，通信質量也得到了較好的保障，4G移動網絡通信也能滿足3G移動網絡通信尚不能覆蓋的區域。
4基于云計算的智能交通的關鍵技術
上述的需求，使大數據與云計算技術成為城市智能交通系統的重要支撐。為了有效地將云計算技術與跟4G網絡相結合，提升信息傳遞的準確性和可達性，還需解決以下幾個主要技術問題。
4.1最優路徑規劃問題
云計算技術在智能交通系統中的另一個重要應用是智能交通系統中的最優路徑規劃，它在各類應急系統及車輛路徑導航系統中具有重要作用。智能交通最優路徑規劃是以交通運行數據為基礎，在云計算數據中心對各交通影響因素進行分析、處理和判斷后，再通過短訊、車載終端、GIS電子地圖等各類終端幫助信息，為道路的使用人員提供最優路徑，引導信息及各類實時交通幫助服務信息，以提高車輛的通行效率及行車安全。
4.2智能交通流預測與出行引導問題
基于云計算的智能交通流預測與出行引導可通過物聯網對交通流量數據進行實時采集，對這些數據進行分析和快速處理，以便對道路交通流進行實時動態判別和準確預測，從而正確指導用戶出行，這樣必須建立起智能交通流量采集數據庫及非結構化的數據庫。
4.3智能交通事故預警處理問題
道路交通中的突發事故嚴重影響城市道路交通運行的安全性和可靠性，因此，面對突發事故，必須快速做出反應，提出處理預案，然后對其進行有效、及時地處置。基于大數據分析的交通事故應急處置方案的形成，是通過物聯網技術快速采集和分析交通突發事件及整個道路流量信息，迅速地進行事故故障處理，并及時發出預警信息，提前、有效和安全地疏散車流，達到不影響交通正常運行的目的。
5我國智能交通系統發展趨勢
眾所周知，我國4G移動網絡牌照已經發放，圍繞4G移動網絡的各項業務也快速展開，但目前，網絡通訊費用并沒有下降，這對基于4G移動網絡智能交通系統的開發與使用具有較大影響，相信隨著4G網絡的普及、通信環境的改善、資費的下調，大數據的交互平臺將有望在許多移動設備（如手機、平板電腦）上實現，云計算技術也將得到更廣泛的應用。例如，未來的智能交通系統將會出現自動駕駛系統、大數據與智能交通、生態智能交通系統、移動互聯網與智能交通等。近年來，基于移動網絡智能終端的與交通相關的APP得到飛速發展，因而，移動互聯網技術在人們出行中的作用將越來越大。
6結語
基于4G移動網絡的大數據和云計算技術的智能交通系統是一個復雜的系統工程，它涵蓋了網絡構建、信息采集、系統集成及應用開發等多方面內容，同時也涉及城市交通運行管理中的許多領域。要在4G移動網絡平臺上加快推進大數據和云計算技術在城市智能交通系統中的研究及應用，必須不斷加強技術革新、保障云安全、完善基礎設施建設，并將政府構建的基礎性開放平臺與引導科研機構、高校、企業參與應用研發相結合。
參考文獻
[1]吳忠澤．迎接中國智能交通的新時代[J].科學,2010(1):3-6．
[2]畢然,黨梅梅．智能交通系統標準化現狀及發展趨勢[J]．電信網技術,2011(4):44-47.
[3]趙娜,袁家斌,徐晗.智能交通系統綜述[J].計算機科學,2014(11):7-11.
關鍵詞：大數據；P2P網絡貸款；信用評估
P2P網絡貸款（online peer-to-peer lending），指有閑余資金個人通過第三方網絡平臺，將資金貸給其他有借款需求的人。信用評估指P2P網貸平臺對借款者的履約能力進行全面分析、確定信用等級，從而為出借者提供參考。
一、P2P網貸快速發展、風險多發
2005年3月，全球第一家P2P網絡貸款平臺Zopa誕生于英國倫敦，2007年6月，國內第一家網貸平臺拍拍貸上線，在其后的幾年間，國內的P2P網貸平臺還非常稀少，2010年后，大量創業者涌入P2P網貸行業，P2P網貸呈現爆發增長的態勢。①截至2013年年底，我國P2P網貸平臺數量為523家，同比增長253.4%。但是由于準入門檻低，短期內大量P2P網貸平臺上線，魚龍混雜，良莠不齊。根據不完全統計，2013年共有眾貸網、浙商365等75家P2P網貸平臺發生問題。2014年截至3月末，就有17家網貸平臺出現提現困難、跑路等問題。
二、大數據深刻影響互聯網金融
近年來，隨著互聯網尤其是移動互聯網的高速發展，人們所積累的各類數據正在以指數級增長，大數據也逐漸被應用到各行各業。在互聯網金融領域，大數據的作用格外顯著。阿里小貸利用阿里巴巴集團積累的海量數據進行分析，利用計算機對商戶進行信用評估，可以做到3分鐘放貸，不良率低于1%，其單筆信貸操作成本僅為2.3元，而一般銀行的成本在2000元左右。北京玖富投顧公司推出了Wecash閃銀，用戶只要通過其微信公眾平臺綁定微博、人人、學信網等平臺賬號，就可以獲得一定的貸款額度，6000元以內小額度授信僅需20分鐘，50萬元以內大額授信僅需24小時，獲得額度后用戶可以隨時提現，貸款利息稍高于銀行信用卡分期付款利息。Wecash利用用戶社交網絡行為、學歷等資料進行大數據分析，得出用戶信用評分，授予貸款額度，方便快捷，極大地減少了中間成本。
三、利用大數據對P2P網貸借款者進行信用評估
與阿里小貸、Wecash等相比，P2P網絡貸款是更為純正的互聯網金融，更適合與大數據結合，P2P網貸平臺可以利用大數據對借款者進行信用評估。
（1）個體狀況分析。個體狀況主要包括個人基本信息（姓名、身份證號、住所等）、教育及技能信息（學歷、資格證書等）、個人收入及資產信息（工資、房產、汽車等）、個人工作信息（行業、單位、職位）、個人關系信息（婚姻子女狀況等）。公安部推出了全國公民身份證號碼查詢服務中心，P2P網貸平臺可以接入該中心，查詢借款人的身份信息是否真實，網貸平臺也可以接入教育部主辦的學信網對借款人的學歷進行查詢。隨著互聯網的發展，將會有越來越多的信息接入互聯網，P2P網貸平臺將有渠道獲得更多的信息對借款人進行信用審核與評估，而對于那些無法直接聯網獲取的信息，可以讓借款人自行提交。個體狀況是每個借款人最基本的信息，通過個體狀況分析，可以判斷借款人的身份是否真實，是否有基本還款能力等，借助這點可以排除掉P2P網貸平臺上的大多數詐騙分子、惡意借款人等，保證網貸平臺的基本穩定與安全。
（2）社交網絡行為分析。社交網絡行為分析是指通過分析個人在微博、人人網、論壇等社交網站的登錄、發帖、評論、好友（或粉絲）數量等因素對個人進行信用評估。Lin M、Prabhala N R、Viswanathan S（2013）等人對美國網貸平臺Prosper上的大量案例進行了研究，發現社交行為與一個人的違約風險存在相關關系，在社交網絡中較活躍的人、朋友較多的人違約可能性相對較低。人們在社交網絡上的行為看似雜亂無章、難以利用分析，但是只要進行深入探究，就會發現社交網絡行為對于信用評估有著巨大的參考價值。若某人有許多加V認證的微博粉絲，則可大致判斷此人擁有較高的信用度。雖然某些社交網絡行為看似與個人信用毫無關系，但是在大數據時代相關關系比因果關系更重要，人們不一定要了解兩者背后的因果關系，只需通過數據分析，篩選出與個人信用有相關關系的因素即可。隨著圖片識別、語義分析等網絡技術的進步，越來越多的社交網絡信息可以被利用起來對一個人進行信用評估，P2P網絡貸款的信用評估體系將愈發完善、準確，從而帶動整個P2P網貸行業的發展。
（3）網絡購物行為分析。網絡購物行為分析是指通過分析借款人的網絡購物行為、電子賬戶資金流水等情況對其進行信用評估。網絡購物是人們的互聯網行為中與金錢最密切的一個環節，從網絡購物行為中獲取的數據的價值要比其他網絡行為的數據更直觀更準確。通過分析借款人的網購行為，P2P網貸平臺可以很容易了解借款人的消費能力、資金狀況等關鍵信息。2014年2月，京東商城推出“京東白條”，在京東商城購物時，消費者可申請最高1.5萬元的個人貸款支付，京東白條其實是一種虛擬信用卡，不過與銀行發放信用卡煩瑣的審核程序不同，京東完全根據用戶以往的購物行為來授予信用額度。京東白條是京東商城打造閉環商業生態的一環，但是也說明了通過分析網絡購物行為進行信用評估是可行的。P2P網貸平臺沒有阿里和京東那樣的數據庫，但是可以要求借款者上傳網絡購物記錄，以進行信用評估。現在已出現專業從事大數據交易的中介商，負責從上游數據源整合大數據出售給下游需求者，屆時P2P網貸平臺可以借助這樣的大數據中介平臺調用所需數據，快速地對借款者進行信用評估。
四、結束語
信用評估是P2P網絡貸款中最重要的一環，但是若僅僅借助線下審核、抵押物評估等傳統方式對借款者進行信用評估，就背離了互聯網金融高效、低中間成本的屬性，大數據是互聯網時代的手段，利用大數據對P2P網絡貸款借款者進行信用評估是更高效也是迎合未來趨勢的辦法，長遠來看，能夠促進互聯網金融乃至整個金融體系長期健康發展。
注釋：①數據引自網貸天眼與和訊網聯合的《2013年p2p網貸行業年度特刊》。
參考文獻：
[1] Lin M，Prabhala N R，Viswanathan S.Judging borrowers
by the company they keep：friendship networks and
information asymmetry in online peer-to-peer lending[J].
Management Science，2013，59（1）：17-35.
[2] 楊婕.互聯網金融背景下P2P網絡借貸平臺的風險管理研究[J].東方
企業文化，2013（19）.
[3] 劉麗麗.我國P2P網絡借貸的風險和監管問題探討[J].征信，2013，
