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绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇大数据网络应用，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
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[2] 陈春.基于数据挖掘技术的计算机网络病毒防御分析[J].信息通信，2015（05）.
[3] 黄霜丰.基于大数据分析的通信网络监控体系[J].广西通信技术， 2015（01）.
随着近年来互联网技术的不断深入，网络安全事故也随之频频发生。出于对网络信息安全的重视，我国于2014年成立了国家安全委员会，正式将网络安全提升为国家战略部署，这同时也表示我国网络信息安全形势不容乐观，网络攻击事件处于高发状态。木马僵尸病毒、恶意勒索软件、分布式拒绝服务攻击、窃取用户敏感信息等各类网络攻击事件的数量都处于世界前列。时有发生的移动恶意程序、APT、DDOS、木马病毒等网络攻击不仅会严重阻碍网络带宽、降低网络速度、并且对电信运营商的企业声誉也会产生一定影响。根据大量数据表明，仅仅依靠传统的网络防范措施已经无法应对新一代的网络威胁，而通过精确的检测分析从而在早期预警，已经成为现阶段网络安全能力的关键所在。
1网络安全问题分析
网络安全问题不仅涉及公民隐私与信息安全，更关乎国事安全，例如雅虎的信息泄露，导致至少五亿条用户信息被窃；美国棱镜门与希拉里邮件门等等事件都使得网络安全问题进一步升级、扩大。随着互联网构架日益复杂，网络安全分析的数据量也在与日俱增，在由TB级向PB级迈进的过程，不仅数据来源丰富、内容更加细化，数据分析所需维度也更为广泛。伴随着现阶段网络性能的增长，数据源发送速率更快，对安全信息采集的速度要求也就越高，版本更新延时等导致的Odav等漏洞日渐增多，网络攻击的影响范围也就进一步扩大；例如APT此类有组织、有目标且长期潜伏渗透的多阶段组合式攻击更加难以防范，唯有分析更多种类的安全信息并融合多种手段进行检测抵御。在传统技术架构中，大多使用结构化数据库来进行数据存储，但由于数据存储的成本过高，系统往往会将原始数据进行标准化处理后再进行存储，如此易导致数据的丢失与失真以及历史数据难以保存而造成的追踪溯源困难；同时对于嘈杂的大型、非结构化数据集的执行分析以及复杂查询效率很低，导致数据的实时性及准确性难以保证，安全运营效率不高，因此传统网络安全技术已经难以满足现阶段网络安全分析的新要求。大数据技术这一概念最初由维克托.迈尔.舍恩伯格与肯尼斯.库克耶在2008年出版的《大数据时代》一书中提出的，大数据是指不采用随机分析法，而是对所有的数据进行综合分析处理。大数据技术作为现阶段信息架构发展的趋势之首，其独有的高速、多样、种类繁多以及价值密度低等特点，近年来被广泛应用于互联网的多个领域中。大数据的战略意义在于能够掌握庞大的数据信息，使海量的原始安全信息的存储与分析得以实现、分布式数据库相比传统数据库的存储成本得以降低，并且数据易于在低廉硬件上的水平扩展，极大地降低了安全投入成本；并且伴随着数据挖掘能力的大幅提高，安全信息的采集与检测响应速度更加快捷，异构及海量数据存储的支持打造了多维度、多阶段关联分析的基础，提升了分析的深度与广度。对于网络安全防御而言，通过对不同来源的数据进行综合管理、处理、分析、优化，可实现在海量数据中极速锁定目标数据，并将分析结果实时反馈，对于现阶段网络安全防御而言至关重要。
2大数据在网络安全中的应用
将大数据运用到网络安全分析中，不仅能够实现数据的优化与处理，还能够对日志与访问行为进行综合处理，从而提高事件处理效率。大数据技术在网络安全分析的效果可从以下几点具体分析：
2.1数据采集效率
大数据技术可对数据进行分布式地采集，能够实现数百兆/秒的采集速度，使得数据采集速率得到了极大的提高，这也为后续的关联分析奠定了基础。
2.2数据的存储
在网络安全分析系统中，原始数据的存储是至关重要的，大数据技术能够针对不同数据类型进行不同的数据采集，还能够主动利用不同的方式来提高数据查询的效率，比如在对日志信息进行查询时适合采用列式的存储方式，而对于分析与处理标准化的数据，则适合采用分布式的模式进行预处理，在数据处理后可将结果存放在列式存储中；或者也可以在系统中建立起MapReduce的查询模块，在进行查询的时候可直接将指令放在指定的节点，完成处理后再对各个节点进行整理，如此能够确保查询的速度与反应速度。
2.3实时数据的分析与后续数据的处理
在对实时数据的分析中，可以采用关联分析算法或CEP技术进行分析，如此能够实现对数据的采集、分析、处理的综合过程，实现了更高速度以及更高效率的处理；而对于统计结果以及数据的处理，由于这种处理对时效性要求不高，因此可以采用各种数据处理技术或是利用离线处理的方式，从而能够更好地完成系统风险、攻击方面的分析。
2.4关于复杂数据的分析
在针对不同来源、不同类型的复杂数据进行分析时，大数据技术都能够更好的完成数据的分析与查询，并且能够有效完成复杂数据与安全隐患、恶意攻击等方面的处理，当网络系统中出现了恶意破坏、攻击行为，可采用大数据技术从流量、DNS的角度出发，通过多方面的数据信息分析实现全方位的防范、抵御。
3基于大数据技术构建网络系统安全分析
在网络安全系统中引入大数据技术，主要涉及以下三个模块：
3.1数据源模块
网络安全系统中的数据及数据源会随着互联网技术的进步而倍增技术能够通过分布式采集器的形式，对系统中的软硬件进行信息采集，除了防火墙、检测系统等软件，对设备硬件的要求也在提高，比如对服务器、存储器的检查与维护工作。
3.2数据采集模块
大数据技术可将数据进行对立分析，从而构建起分布式的数据基础，能够做到原始数据从出现到删除都做出一定说明，真正实现数据的访问、追溯功能，尤其是对数据量与日俱增的今天而言，分布式数据存储能够更好地实现提高数据库的稳定性。
3.3数据分析模块
对网络安全系统的运营来说，用户的业务系统就是安全的最终保障对象，大数据分析能够在用户数据产生之初，及时进行分析、反馈，从而能够让网络用户得到更加私人化的服务体验。而对于用户而言，得其所想也会对网络系统以及大数据技术更加的信任，对于个人的安全隐私信息在系统上存储的疑虑也会大幅降低。当前网络与信息安全领域正在面临着全新的挑战，企业、组织、个人用户每天都会产生大量的安全数据，现有的安全分析技术已经难以满足高效率、精确化的安全分析所需。而大数据技术灵活、海量、快速、低成本、高容量等特有的网络安全分析能力，已经成为现阶段业界趋势所向。而对互联网企业来说，实现对数据的深度“加工处理”，则是实现数据增值的关键所在，对商业运营而言是至关重要的。
4结语
在当下时代，信息数据已经渗透到各个行业及业务领域中，成为重要的社会生产因素。正因如此，互联网数据产生的数量也在与日倍增中，这给网络安全分析工作带来了一定难度与压力，而大数据技术则能够很好的完善这一问题。在网络系统中应用大数据技术不仅能够满足人们对数据处理时所要求的高效性与精准性，并且能够在此基础上构建一套相对完善的防范预警系统，这对维护网络系统的安全起着非常关键的作用，相信大数据技术日后能够得到更加广泛的应用。
参考文献：
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关键词：大数据技术；电力通信网络；应用价值；应用策略
在我国电力事业快速发展的历史条件下，信息技术等已经广泛应用于电力通信网络当中，而且也取得了较好的成效，使电力通信网络的功能和作用得到了有效发挥，同时也进一步提高了工作效率。大数据技术的快速发展，使电力通信网络建设具有很强的创新性，但目前一些电力企业在应用大数据技术方面还存在重视程度不够的问题，直接导致电力通信网络的功能和作用受到一定的限制。这就需要电力企业在构建电力通信网络的过程中，一定要深刻认识到大数据技术的应用价值，并采取切实有效措施，着眼于提升电力通信网络的效能化水平，进一步优化和完善大数据技术的应用方法与应用措施，努力使大数据技术在电力通信网络中的应用取得新的更大的突破，进而提升我国电力事业的整体发展水平。
一、大数据技术在电力通信网络中的应用价值
对于我国电力事业发展来说，电力通信网络具有很强的基础性和保障性，对于促进我国电力事业可持续发展以及提升电力供应效率具有很强的支撑作用。大数据技术具有很强的开放性、互动性以及数据资源整合能力，将其应用于电力通信网络当中具有十分重要的价值，不仅有利于使电力通信网络的整體功能更加强大，而且也能够进一步提高运营效率，使我国电力事业的发展步入良性轨道。因而，应当深刻认识到大数据技术在电力通信网络中的应用价值，并采取切实有效措施推动大数据技术的科学应用、有效应用和系统应用。将大数据技术广泛应用于电力通信网络当中，能够使全网通信设备参数的收集更具有全面性和综合性，进而使电力通信网络的运营效率更高，同时也能够使相关服务工作形成系统化集成机制，进而促进电力管理、运营、服务工作朝着多元化的方向发展；将大数据技术应用于电力通信网络当中，还有利于进一步强化电力通信网络功能的改革和创新，由于电力通信大数据系统的应用，可以实现机房动力环境、交换网系统、动态采集等性能信息、告警信息的综合利用，推动数据统一化、模型化、效能化水平的显著提升；将大数据技术广泛应用于电力通信网络当中，也有利于进一步强化电力通信各类信息的共建、共享与共用，比如大数据技术的应用可以实现闭环管理功能，特别是在对整个网络资源的优化配置方面具有很强的基础性和保障性，并且能够推动电力通信网络的管理效率、智能化水平以及集约化管理。总之，在大数据技术快速发展的新时代，将大数据技术与电力通信网络进行有效融合，既有利于进一步提升电力通信网络的综合能力，同时也能够在资源配置方面实现跨网络、跨专业、跨区域，进而有效提升电力服务质量和水平。
二、大数据技术在电力通信网络中的应用策略
（一）创新大数据技术应用思路
创新是进步的灵魂，思路决定出路。要想使大数据技术更有效的应用于电力通信网络当中，一定要在创新大数据技术应用思想方面狠下功夫，只有这样，才能使大数据技术的应用取得实实在在成效。在具体的实施过程中，电力企业应当对此有清醒的理解和认识，并且在应用大数据技术方面进行科学设计和系统谋划，使电力通信网络内部和外部应用都能够取得实实在在的成效，真正使大数据技术的数据解析功能得到有效发挥，形成数据采集、数据提取、安全检查、数据分析的完整链条。创新大数据技术应用思路，还要进一步强化电力通信网络信息化、网络化、智能化建设，将网络技术、信息技术、智能技术、大数据技术等综合应用于电力通信网络当中，努力使电力通信网络能够发挥更加多元化的功能与作用，这是电力企业在应用大数据技术方面必须进行综合考虑的重大问题。总之，电力企业在应用大数据技术的过程中，一定要从电力通信网络的未来发展需要入手进行系统设计和综合应用，进而才能使大数据技术发挥更加多元化的功能，强化电力通信网络的整体功能。
（二）完善大数据技术应用体系
对于电力企业来说，将大数据技术应用于电力通信网络当中，还要在完善大数据技术应用体系方面狠下功夫，努力使大数据技术的应用形成科学的运行机制。在具体的实施过程中，应当进一步健全和完善相应的组织体系，比如电力企业可以成立“大数据管理中心”，并运用大数据技术加强各方面的资源整合，使大数据技术的应用更具有广泛性。完善大数据技术应用体系，还要大力加强运行机制建设，比如应当建立数据收集、存储、分析、利用等运行机制，强化电力通信网络各类数据的有效利用，并且要进一步强化综合功能。完善大数据技术应用体系，还要进一步健全和完善电力通信网络检测与维护体系，运用大数据技术，可以使电力通信网络的维护顺利进行，保证数据处理技术的巧妙应用，充分发挥其多样性。总之，要想使大数据技术在电力通信网络中得到有效应用，一定要进一步优化和完善大数据应用体系，努力使大数据技术的应用更加规范有序。
（三）拓展大数据技术应用领域
对于传统企业来说，大数据是传统企业往互联网+方向改造的必经之路，可是传统企业如何将业务、产品、管理等进行数据化改造成为企业关注的焦点。对于互联网企业来说，数据就是石油。诸多企业都意图通过内部数据的深入挖掘，进而获得更好、更明智和更有效的商业决策，然而现实是企业内部的庞大数据还处于相互割裂状态，其价值很难得到挖掘和体现。只有打破这种数据沉睡、割裂的状态，营造出大数据的生态环境，才能真正把大数据的价值体现出来。
奥维云网（AVC）董事长喻亮星在2016中国大数据创新应用大会上表示，现在所有的大数据公司都面临着一些变现的问题，其实大数据变现是业界的一个共同难题，奥维云网结合自身优势去转化，从而形成多款大数据产品。涵盖了家电、家庭互联网用户、酒店、金融四大领域，研发出市场罗盘、产品指南、价控卫士、评价管家、直播收视监测平台、酒旅魔方、动产融资等产品，当然，这仅仅是“奥维大数据战略”的冰山一角。奥维云网（AVC）开发的大数据产品，具有很强的延展延伸性，后续可以延伸到更多业务场景，接下来还会开发更多跨领域的应用场景的大数据产品，目前已经列出20个大数据产品开发计划，预计2016年再上线8？10款大数据产品。
彩电业机遇与挑战并存
大数据可能确实是一个网络行业热潮，但我们现在尚不清楚这项技术是否可以实现关键的信息到知识的过渡。所幸的是，网络管理员可以通过一些努力来穿过大数据炒作的喧嚣，把她当做改善网络运营的工具。
在网络中，大数据通常是指从标准管理系统和接口获取的大量流量、中继以及设备信息，这些数据是从部署在各个端点的探头以及从客户端及服务器设备中的网络层软件来收集。当这些数据放在标准管理系统接口框架中时，一些信息可能会反映出当前的故障、配置、结算、性能和安全(FCAPS)管理做法，但大多数公司不能将来自客户端/服务器设备的数据域当前的运营活动关联起来。而这正是大数据和大数据分析的“用武之地”。
有效利用网络大数据的最关键的因素是保证所有数据元素的精确事件定时。网络是关于事件的瞬间情况和并列，失去时间同步性意味着在分析信息时完全失去价值。如果所有数据收集都是从共同来源定时，就能够确保时间同步性。如果不是这样的话，你应该将同步化事件引入到大数据收集点，以在正则点关联所有记录的时间。
建立映射来查明网络问题
在保证事件的时间可以精确地关联后，下一步是在这个共同时间轴和网络问题之间建立映射。有关网络问题来源的信息可能出自当前的FCAPS过程、用户投诉或者客户端/服务器遥测。后者也可能有助于恢复体验信息质量，如响应时间，以及测量数据包丢包率和延迟性(例如从TCP窗口大小)的网络性能数据。这种映射允许大数据分析来探索这些问题点与问题第一次出现之前时的指标的关系。
这种类型的大数据分析能够帮助分析网络问题的根本原因，这往往是通过其他手段不可能做到的。由于网络环境变化非常迅速，管理员经常在追逐问题，从一个地方到另一个地方，然而，当问题发生时从来没能找到正确的原因。大数据分析可以将数千(或数百万)数据元素与已知问题点相关联，找出相关性，然后通过数据分析来找出根本原因。
确定正常运行情况
利用大数据解决网络问题的另一种策略是使用大数据得出正常网络环境的基本数据。如果上一步(映射问题点到大数据共同时间表)正确完成的话，我们将知道当没有任何问题时网络的情况。收集这些“运行良好”时期网络数据的分析将允许管理员确定什么是正常网络行为，并根据收集的数据量来量化这种“正常”。
然后，基线正常行为可以用来分析网络运营中不被视为问题的时段，但也不能完全确定是否是正常操作行为。经验丰富的网络管理员都知道，有时候网络会进入一种不稳定的状态，实际上并没有出现故障或者收到用户投诉。在网络、整体需求或者服务器资源状态中，也有这样的情况会影响网络运营。基线数据可以帮助找出造成这种状况的原因。
大数据分析可以帮助找到方法来修复网络环境
我们需要寻找这样一种行为，即分析表明网络环境未能生成问题报告时，甚至当它密切模仿一个问题时期。在这里，我们的目标是利用分析来探索是什么缓解了预期的问题；这可能改善你的根本原因分析或者提供其他方式来修复环境。
另一个需要检查的是资源如何受到网络事件、应用或服务器事件，或者用户流量负载的变化的影响。当这些方面发生显著变化时，网络应该以可预见的方式作出回应。例如，应用流量的显著变化通常会导致响应时间的明显增加，以及丢包率的上升等。
但如果这些行为发生时没有伴随流量的重大变化，则表明资源已经超载。同样，如果流量发生重大变化，而没有伴随响应时间或网络丢包的增加，也可能表明网络供大于求。在这种情况下，可以减少一些容量，从而帮助保护较低的运营预算。
只专注于可操作的情报
关键词:大数据;网络文学;问题研究;应对策略
0引言
近些年来，随着社会的不断发展和新兴媒体的出现，当前的社会即将进入了数据大时代。大数据技术对当前社会文化的发展有着越来越深刻地影响，涉及的领域也越来越广。大数据不仅仅对网络文学的发展有影响，还在当下的社会背景下潜移默化的影响着人们人生观和世界观。据有关媒体报道，2015年底为止，我国全部的网民为6.7亿人，其中网络文学的网民就有2.97亿人，将近占全国网民的一半，这就意味着在中国每有3、4个人中间，就有一个人在接触网络文学。由此可见，网络文学不仅克服了传统文学受众范围小、传播慢的缺点，同时也改变了人们的对传统文学的观点和看法，它对现在人们的生活和工作的影响是如此之大，远远超乎我们的想象。随着网络文学的快速发展，一些以网络文学改编成的电视剧或电影也颇受人们的欢迎与追捧，并且其发展趋势越来越好。大数据给我们的工作和生活带来的太多太多的便利，通过大数据的发展，人们对一切新生事物都充满了好奇，尤其是有越来越多的人开始痴迷于网络文学。通过网络文学，他们的观点和看法更加契合社会的发展，也对当前社会的重大事件以及社会热点更加关注和了解。本文通过在大数据时代的社会背景下，进一步研究网络文学是如何进行发展的以及这两者之间有着怎样的关联，进而不断的促进社会的发展和进步。
1大数据互联网技术对网络文学发展的影响
大数据技术的发展使人们的生活迈入了新的发展阶段，它主要是通过各种途径来搜集数据，进一步进行分析整理进行研究，最终通过新兴多媒体在网络平台上，它们的数据具有严谨性和科学性，能够为便于各行各业的运用。例如可以在网络文学方面运用大数据技术来获取其网络文学用户的资料以及一些重要数据，进一步对其整理分析研究，从而及时的了解文化市场的发展方向以及用户的需求，才能创作出更加流行以及受网民欢迎的网络文学作品。
2大数据技术在网络文学中的应用分析
2.1精确的大数据分析
随着时代的发展，大数据技术越来逐渐受到各样各业的广泛运用，同时他以自己独特的优势得到广大网民的青睐与信任。网络文学受众大多数来源于移动端，如图2我们可以看到2015年第四季度网络文学移动端用户占比TOP10评分，表1统计了2015年第四季度热读小说排行榜TOP10。通过大数据技术将所有的数据资料进行有效的整理，进行深入的研究探讨。在分析数据资料的前提下，通过与网络文学爱好者进行有效的沟通，及时了解受众者的需求，从而为他们创作更多更好的文学作品。其次运用大数据可以仔细分析特定数据，努力寻找数据间的关联，从而将繁琐复杂的数据或事物连接成一条主线，变的更为简单话、方便化、往往作者在创作文学作品时，要考虑到受众的兴趣爱好以及心理需求，来设计合理的故事情节，从而吸引更多受众的目光。
2.2改变创作单一化、类型化
文学作品题材的选择可以多种多样，例如有趣的民间故事为题材，又或者是都市职场爱情等为题材，同时也要考虑很多其它的因素，例如人们的兴趣爱好、市场需求度、网络发展走向等因素都要进行综合考虑。就目前而言，大多数文学作品无论是从人物创设还是故事情节的开展以及题材的选择都过于单一化，无法满足网民多样的文化需求。网络文学与影视的制作发展有着必然的联系，有些优秀的电视剧或电影都是根据一些比较好的文学作品改编来的。就目前出现的文学作品而言，普遍存在着类型单一的问题，故事中都是以俊男美女为主角，克服重重困难最终走到一起的故事情节，虽然会给人们带来一时的新鲜感，但时间一长会给人们带来一种无聊乏味的感觉，最终会导致人们对这些文学作品的厌烦。然而大数据技术的出现，会给目前文学作品在发展过程中遇到的困境一些启发，通过运用大数据技术特定的优势，进一步分析目前人们的对文学作品的需求，进行准确的市场定位，不断的促进网络文学作品突破单一的模式类型，朝着更加多元的方向发展，从而使网络文学作品得到更多人的喜爱。
3大数据技术应用在网络文学中的相关问题
3.1大众化与文学性间的理性调和
随着大数据技术的不断发展，它在文学作品中的作用也越来越重要了。通过大数据技术的发展，进一步分析文化市场的需求，从而了解人们大众的文化品味，创作的文学作品语言不能过于呆板，这会在一定程度上降低读者的阅读兴趣，同时作品的创作内容也不能过于低俗口语化，这会降低作品的档次导致文学性较差。因此，一部好的文学作品要在大众化与文学性之间做好平衡，既能引起大众的兴趣，又有一定的文学性。
3.2促进多样化，避免类型化
任何事物都具有两面性，虽然大数据技术的发展给网络文学注入了很大的动力，促进它快速地发展。然而它在网络文学发展的过程中也会引发一些小问题。例如一些文学作家只一味的迎合市场大众的需求和较高的网络点击量，创作的文学作品内容比较低俗，故事情节与现实出入太大，人物形象比较老套。对于此类问题的解决方法是:首先要加强作者的文学素养和写作能力，其次网络运营平台对于发表的文章要有一定的门槛，对于一些不合格的文章拒绝在网络上发表。处于网络监管部门的工作人员要加强对网络文学作品的检查和监管，把一些真正、比较好的文学作品到网络上去，从而不断扩大网络文学的影响力，让更多的人们了解阅读到真正的文学作品，不断完善中国文学作品的创作机制。专业写作人员不要被少数急功近利的作家所影响，坚持自己的创作风格，创作一些人们形象多样化、故事情节完整以及符合逻辑的文学作品，不断的推进网络文学作品的繁荣发展。
3.3增强文化内涵，杜绝常识错误
我国的文化博大精深，文化内涵丰富多彩，网络文学可以借助这一优势进行不断发展。随着人们对文学作品的需求越来越多样化，文学作品创作过程中的一些小问题也逐渐突显出来，例如一些逻辑性问题、常识性问题、错别字等问题。为了尽量减少这些问题的发生，一方面要提高作者的写作能力和文学素养，另一方面要加强网络管理人员的检察监督力度。随着这些问题的发生，对大数据精确度的要求也越来越高。因此，当我们在享受大数据给我们带来便利的同时，也要考虑到过度运用大数据所引发的问题，并进行及时的解决。作者在创作文学作品时，应该以现实为摹本来丰富作品中的故事情节，从而获得更多读者的喜爱。
4结语
在当前社会快速发展的背景下，人们的文化需求变得更加多样化。为了满足人们多样化的文化需求，可以通过运用大数据技术对读者的相关数据资料进行分析，进而创造出令人喜闻乐见的文学作品，同时也要尽量避免过于依赖大数据。由于大数据与网络文学有着必然的联系，文学的创作过程也离不开大数据的分析支持，从而找准作品在文化市场中的定位，创作出更多、更有价值的文学作品。
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本文通过对云计算以及4G网络的定义和特点进行分析，提出了在4G移动网络平台上采用云计算技术处理城市智能交通系统中的大数据问题，主要是结合二者的优势分析智能交通系统的功能，并加以实现，这将给缓解交通压力、提高行车效率等提供便利。最后对未来智能交通系统开发与应用进行展望。
关键词：4G网络；大数据；云计算；智能交通；交通云
随着人们生活水平的提高，汽车逐渐进入到普通家庭，这无疑对道路交通的要求也越来越高，为提高道路行车效率，迫切需要建设一个高性能的智能交通系统（IntelligentTransportationSystems，ITS），以满足大家的需求。
1智能交通系统的概念
智能交通系统（IntelligentTransportationSystems，ITS）指的是建立在较完善的基础设施之上，将先进的信息技术、计算机处理技术、数据通讯传输技术、电子传感技术及电子控制技术等有效组合在一起，并运用于整个交通运输管理体系中，从而能够在大范围、全天候发挥作用，建立起的一种准确、实时、高效的综合运输和管理系统[1]。依据智能交通系统的概念，我们可以看出，为了解决社会不断增加的交通需求与有限的道路资源之间的矛盾，使有限的道路资源能被充分利用，提高人们的出行效率，保障人们出行安全，智能交通系统作为信息、通信、传感与控制技术综合运用的产物，能给人们带来便捷。但目前，我国城市交通仍面临着许多严重问题，如成都，作为西南地区的一个大型城市，虽然其承载能力越来越强，路网体系也日趋完善，但随着汽车保有量的强劲增长，道路供需关系依然非常严峻。据成都市交管局数据显示，截至2014年3月，成都地区的汽车保有量突破268.59万辆大关，中心城区突破114.18万辆，这个数据仅次于北京。而且成都已月均增2万新车，并持续了62个月。一天就会产生数百亿条GPS数据，而车牌识别信息、交通监控视频信息等数据量更大，交通相关的数据量也早以从TB级跃升到PB级[2]，因此，如果要实现对城市道路的交通流量信息、交通状况、交通违法行为等的全面监测，特别是承担在交通高峰期采集、处理及分析大量的实时监测数据的工作，整个平台的运行压力将会非常巨大，大数据（bigdata）就此产生，大数据分析交通除了流量及车辆的相关信息外，还必须包括路面情况、天气、突况、周边环境等诸多因素，传统的交通数据分析法已很难有效处理如此庞大的数据的问题。城市智能交通应具备的特点和需求分析如下。
1.1数据信息海量化
整个城市的交通行为主体作为城市智能交通的分析对象，海量数据必然成为固有特性。
1.2应用负载变化大
城市交通流特性呈现出区域关联性强，随时间变化大的特点，系统需要根据实时的交通流数据，做出全面采集、分析、处理等。而传统的智能交通方案由于无法在全局上统筹，往往会因此陷入彼此孤立的情形。
1.3高稳定性和高可用性
只有要求城市智能交通系统具有高可用性和高稳定性，才能更好地、更快捷地提供畅通、安全、高品质的行程服务，以保障交通运输的高安全、高时效和高准确性，让政府、社会和公众感觉到方便。而目前的很多方案中，由于各生产厂商繁杂、设备类型众多、质量参差不齐，而国内也缺乏统一的标准，这样不仅系统维护成本高，而且也很难做到保持智能交通系统的高稳定性。
1.4数据共享需求
目前，正在建设中的智能城市交通系统，大量的终端设备出自不同的厂商或不同平台，这样就形成了许许多多的信息孤岛，彼此间很难实现共享数据。这在很大程度上影响了系统功能的充分实现，智能交通系统在硬件、接口上应做的统一，从而使行业信息资源的全面整合与共享成为智能交通发挥整体方案优势、整体统筹资源、统一协调的基础。
1.5信息实时处理性能要求高
随着城市交通的拥堵日趋严重，人们在出行时要求能随时随地通过熟悉的方式获取所需的出行计划和实时的出行信息，因此，未来的智能交通需要满足高效性、实时性的要求。
2大数据与云计算技术对智能交通系统的影响与应用
云计算（cloudcomputing）是将计算任务分布在大量互联的计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取存储空间、计算力和各种软件服务，该资源池被称为“云”。“云”是指一些可以自我管理和维护的虚拟计算资源，通常包括宽带资源、计算服务器、存储服务器等大型服务器集群[3]。而云计算（cloudcomputing）是一种基于互联网平台的计算方式，为计算资源提供全新的计算模式，其服务方式可动态、伸缩且虚拟化，云计算技术还会将所有的计算资源汇集在一起，并通过软件实现对资源的自动高效管理。这使用户能更加专注于自己的业务，无需为繁琐的处理细节感到烦恼。云计算技术之所以能有效处理和应对交通数据量大、可用性高、稳定性要求高、信息实时处理要求高、应用负载波动大、数据共享需求大等问题，并能实现应用的灵活性，高效整合资源，降低运维成本和总能耗，很大程度上是源于其自身的高可靠性、弹性扩容性好、快速部署及按需服务的特性。云计算技术以其高度的信息部署、优异的扩展性以及自动化IT资源调度，成为解决智能交通面临的问题的关键技术手段，成为一种全新概念的信息服务模式，有助于智能交通系统的快速实现。建设基于“云计算”的智能交通系统，要实现交通信息的动态采集、分析、处理及，并及时向用户提交动态交通信息，报告路况动态变化信息，指导用户出行计划，规划用户行车线路，从而有效提前进行分流拥堵流量，从而提高交通通行效率[4]。其具体应用如下。
（1）城市中的车、人或设备等每个交通终端节点，均可以实时地通过交通云得到基于整个城市交通信息智能分析后提供的服务。
（2）通过综合整个城区的交通流信息及汽车的运行计划信息，每个交通信号灯都得到高效控制，并在面控、立体多维的基础上进行相关预测；城市交通引导系统也可以与交通信息个性化服务进行无缝结合。
（3）为了更智能地提高交通运行效率，拓展一个智能交通信息服务市场，运营商要相应地通过手机基站定位，向用户提供实时的交通信息服务，这些信息与交通控制、引导相结合。随着移动通信网络的发展，从早期的2G网络到3G网络，再发展到当前的4G移动通信网络，4G网络使图像视频传输更加稳定，决策也更具有时效性，并为智能交通系统提供了更多应用的可能，移动网络在智能化交通信息系统中的运用日趋娴熟、准确，使智能交通系统真正、全面、高效地服务于社会，为缓减交通压力做出了更大的贡献。移动网络技术还有效地为智能交通系统的发展提供了新的发展思路。
34G移动网络的网络结构的核心技术及优点
3.14G移动网络的网络结构的核心技术
4G移动网络体系结构从下往上可分为物理网络层、中间环境层、应用网络层。正交频分复用（OFDM）技术是这一代移动通信网络的核心技术，该技术可以为用户提供速率高、时延小的数据交换服务，能达到下行50Mbit/s与上行100Mbit/s的峰值速率。OFDM技术特点包括：具有良好的抗噪声性能及抗多信道干扰能力，可扩展网络结构。
3.24G移动网络的优点
3.2.1通信速度高、灵活性好4G移动通信系统速率可以高达到l00Mbps，甚至是150Mbps。由于4G网络不仅是面向手机，还面向智能手表、控制器、眼镜等移动智能终端设备，这些终端设备极大丰富了人们的生活，使通信变得更加灵活多样。
3.2.2系统兼容性好未来的4G移动网络要面向全球发展，可以预测4G移动网络一定会开放出更多标准化的接口，并与全世界各种网络进行高速通讯、互联。
3.2.3网络采用宽频谱4G移动网络的每个信道会占有100MHz的频谱，是3G移动网络的20倍左右。
3.2.4通讯费用低目前，很多3G移动网络用户之所以能方便地过渡到4G移动网络进行通信，是因为4G移动网络与3G移动网络的兼容性较好，且4G移动网络的系统采用灵活的操作方式。在加上4G移动网络通讯费用相对较低，为4G移动网络的快速部署创造了条件。
3.2.5网络通信质量高4G移动网络通信时代是高质量通信的时代，与3G移动网络通信技术相比，4G移动网络通信技术将在很大程度上提升大数据的交互、处理能力，特别是跟云计算技术的结合，大大提高了效率，4G移动网络让广大人们拥有了前所未有的、便捷的移动网络交互体验，面对越来越复杂的网络环境，通信质量也得到了较好的保障，4G移动网络通信也能满足3G移动网络通信尚不能覆盖的区域。
4基于云计算的智能交通的关键技术
上述的需求，使大数据与云计算技术成为城市智能交通系统的重要支撑。为了有效地将云计算技术与跟4G网络相结合，提升信息传递的准确性和可达性，还需解决以下几个主要技术问题。
4.1最优路径规划问题
云计算技术在智能交通系统中的另一个重要应用是智能交通系统中的最优路径规划，它在各类应急系统及车辆路径导航系统中具有重要作用。智能交通最优路径规划是以交通运行数据为基础，在云计算数据中心对各交通影响因素进行分析、处理和判断后，再通过短讯、车载终端、GIS电子地图等各类终端帮助信息，为道路的使用人员提供最优路径，引导信息及各类实时交通帮助服务信息，以提高车辆的通行效率及行车安全。
4.2智能交通流预测与出行引导问题
基于云计算的智能交通流预测与出行引导可通过物联网对交通流量数据进行实时采集，对这些数据进行分析和快速处理，以便对道路交通流进行实时动态判别和准确预测，从而正确指导用户出行，这样必须建立起智能交通流量采集数据库及非结构化的数据库。
4.3智能交通事故预警处理问题
道路交通中的突发事故严重影响城市道路交通运行的安全性和可靠性，因此，面对突发事故，必须快速做出反应，提出处理预案，然后对其进行有效、及时地处置。基于大数据分析的交通事故应急处置方案的形成，是通过物联网技术快速采集和分析交通突发事件及整个道路流量信息，迅速地进行事故故障处理，并及时发出预警信息，提前、有效和安全地疏散车流，达到不影响交通正常运行的目的。
5我国智能交通系统发展趋势
众所周知，我国4G移动网络牌照已经发放，围绕4G移动网络的各项业务也快速展开，但目前，网络通讯费用并没有下降，这对基于4G移动网络智能交通系统的开发与使用具有较大影响，相信随着4G网络的普及、通信环境的改善、资费的下调，大数据的交互平台将有望在许多移动设备（如手机、平板电脑）上实现，云计算技术也将得到更广泛的应用。例如，未来的智能交通系统将会出现自动驾驶系统、大数据与智能交通、生态智能交通系统、移动互联网与智能交通等。近年来，基于移动网络智能终端的与交通相关的APP得到飞速发展，因而，移动互联网技术在人们出行中的作用将越来越大。
6结语
基于4G移动网络的大数据和云计算技术的智能交通系统是一个复杂的系统工程，它涵盖了网络构建、信息采集、系统集成及应用开发等多方面内容，同时也涉及城市交通运行管理中的许多领域。要在4G移动网络平台上加快推进大数据和云计算技术在城市智能交通系统中的研究及应用，必须不断加强技术革新、保障云安全、完善基础设施建设，并将政府构建的基础性开放平台与引导科研机构、高校、企业参与应用研发相结合。
参考文献
[1]吴忠泽．迎接中国智能交通的新时代[J].科学,2010(1):3-6．
[2]毕然,党梅梅．智能交通系统标准化现状及发展趋势[J]．电信网技术,2011(4):44-47.
[3]赵娜,袁家斌,徐晗.智能交通系统综述[J].计算机科学,2014(11):7-11.
关键词：大数据；P2P网络贷款；信用评估
P2P网络贷款（online peer-to-peer lending），指有闲余资金个人通过第三方网络平台，将资金贷给其他有借款需求的人。信用评估指P2P网贷平台对借款者的履约能力进行全面分析、确定信用等级，从而为出借者提供参考。
一、P2P网贷快速发展、风险多发
2005年3月，全球第一家P2P网络贷款平台Zopa诞生于英国伦敦，2007年6月，国内第一家网贷平台拍拍贷上线，在其后的几年间，国内的P2P网贷平台还非常稀少，2010年后，大量创业者涌入P2P网贷行业，P2P网贷呈现爆发增长的态势。①截至2013年年底，我国P2P网贷平台数量为523家，同比增长253.4%。但是由于准入门槛低，短期内大量P2P网贷平台上线，鱼龙混杂，良莠不齐。根据不完全统计，2013年共有众贷网、浙商365等75家P2P网贷平台发生问题。2014年截至3月末，就有17家网贷平台出现提现困难、跑路等问题。
二、大数据深刻影响互联网金融
近年来，随着互联网尤其是移动互联网的高速发展，人们所积累的各类数据正在以指数级增长，大数据也逐渐被应用到各行各业。在互联网金融领域，大数据的作用格外显著。阿里小贷利用阿里巴巴集团积累的海量数据进行分析，利用计算机对商户进行信用评估，可以做到3分钟放贷，不良率低于1%，其单笔信贷操作成本仅为2.3元，而一般银行的成本在2000元左右。北京玖富投顾公司推出了Wecash闪银，用户只要通过其微信公众平台绑定微博、人人、学信网等平台账号，就可以获得一定的贷款额度，6000元以内小额度授信仅需20分钟，50万元以内大额授信仅需24小时，获得额度后用户可以随时提现，贷款利息稍高于银行信用卡分期付款利息。Wecash利用用户社交网络行为、学历等资料进行大数据分析，得出用户信用评分，授予贷款额度，方便快捷，极大地减少了中间成本。
三、利用大数据对P2P网贷借款者进行信用评估
与阿里小贷、Wecash等相比，P2P网络贷款是更为纯正的互联网金融，更适合与大数据结合，P2P网贷平台可以利用大数据对借款者进行信用评估。
（1）个体状况分析。个体状况主要包括个人基本信息（姓名、身份证号、住所等）、教育及技能信息（学历、资格证书等）、个人收入及资产信息（工资、房产、汽车等）、个人工作信息（行业、单位、职位）、个人关系信息（婚姻子女状况等）。公安部推出了全国公民身份证号码查询服务中心，P2P网贷平台可以接入该中心，查询借款人的身份信息是否真实，网贷平台也可以接入教育部主办的学信网对借款人的学历进行查询。随着互联网的发展，将会有越来越多的信息接入互联网，P2P网贷平台将有渠道获得更多的信息对借款人进行信用审核与评估，而对于那些无法直接联网获取的信息，可以让借款人自行提交。个体状况是每个借款人最基本的信息，通过个体状况分析，可以判断借款人的身份是否真实，是否有基本还款能力等，借助这点可以排除掉P2P网贷平台上的大多数诈骗分子、恶意借款人等，保证网贷平台的基本稳定与安全。
（2）社交网络行为分析。社交网络行为分析是指通过分析个人在微博、人人网、论坛等社交网站的登录、发帖、评论、好友（或粉丝）数量等因素对个人进行信用评估。Lin M、Prabhala N R、Viswanathan S（2013）等人对美国网贷平台Prosper上的大量案例进行了研究，发现社交行为与一个人的违约风险存在相关关系，在社交网络中较活跃的人、朋友较多的人违约可能性相对较低。人们在社交网络上的行为看似杂乱无章、难以利用分析，但是只要进行深入探究，就会发现社交网络行为对于信用评估有着巨大的参考价值。若某人有许多加V认证的微博粉丝，则可大致判断此人拥有较高的信用度。虽然某些社交网络行为看似与个人信用毫无关系，但是在大数据时代相关关系比因果关系更重要，人们不一定要了解两者背后的因果关系，只需通过数据分析，筛选出与个人信用有相关关系的因素即可。随着图片识别、语义分析等网络技术的进步，越来越多的社交网络信息可以被利用起来对一个人进行信用评估，P2P网络贷款的信用评估体系将愈发完善、准确，从而带动整个P2P网贷行业的发展。
（3）网络购物行为分析。网络购物行为分析是指通过分析借款人的网络购物行为、电子账户资金流水等情况对其进行信用评估。网络购物是人们的互联网行为中与金钱最密切的一个环节，从网络购物行为中获取的数据的价值要比其他网络行为的数据更直观更准确。通过分析借款人的网购行为，P2P网贷平台可以很容易了解借款人的消费能力、资金状况等关键信息。2014年2月，京东商城推出“京东白条”，在京东商城购物时，消费者可申请最高1.5万元的个人贷款支付，京东白条其实是一种虚拟信用卡，不过与银行发放信用卡烦琐的审核程序不同，京东完全根据用户以往的购物行为来授予信用额度。京东白条是京东商城打造闭环商业生态的一环，但是也说明了通过分析网络购物行为进行信用评估是可行的。P2P网贷平台没有阿里和京东那样的数据库，但是可以要求借款者上传网络购物记录，以进行信用评估。现在已出现专业从事大数据交易的中介商，负责从上游数据源整合大数据出售给下游需求者，届时P2P网贷平台可以借助这样的大数据中介平台调用所需数据，快速地对借款者进行信用评估。
四、结束语
信用评估是P2P网络贷款中最重要的一环，但是若仅仅借助线下审核、抵押物评估等传统方式对借款者进行信用评估，就背离了互联网金融高效、低中间成本的属性，大数据是互联网时代的手段，利用大数据对P2P网络贷款借款者进行信用评估是更高效也是迎合未来趋势的办法，长远来看，能够促进互联网金融乃至整个金融体系长期健康发展。
注释：①数据引自网贷天眼与和讯网联合的《2013年p2p网贷行业年度特刊》。
参考文献：
[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] 杨婕.互联网金融背景下P2P网络借贷平台的风险管理研究[J].东方
企业文化，2013（19）.
[3] 刘丽丽.我国P2P网络借贷的风险和监管问题探讨[J].征信，2013，
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