發布時間：2023-03-10 14:53:45
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的大數據金融論文樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
[關鍵詞]互聯網金融；風險；監管層面
[中圖分類號]F832[文獻標識碼]A [文章編號]1673-0461（2014）08-0035-04
互聯網金融監管之棋局
李丹
（西南政法大學，重慶401120）
[摘要]大數據時代背景下，互聯網技術的突飛猛進、金融壟斷的困境以及民間借貸政策的寬松為互聯網金融在中國興起提供了合適的“土壤”，作為有別于傳統金融的新模式，其在中國的出現形成了一場新的棋局。在此新局中，互聯網金融有不同于傳統經濟的風險類型――數據獲取、技術缺陷、迷信速度、網絡安全和權力異化，風險特征也異于傳統金融――擴散快、主體脆弱、易交叉傳染，而給“當局者迷”帶來了困惑，因此破解此迷局時，要結合其風險從交易技術、交易結構、權力契約三個層面理清互聯網金融的監管體系，破解這一“迷局”促進互聯網金融的進一步健康發展。
[關鍵詞]互聯網金融；風險；監管層面
[中圖分類號]F832[文獻標識碼]A [文章編號]1673-0461（2014）08-0035-04
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美國大數據研究學者表示，如今是大數據大行其道的世界，大數據可以帶來巨大的成就，在軍事、經濟及其他領域中，決策將日益基于數據和分析而做出，而并非基于經驗和直覺。正如《孫子兵法》所說：“知彼知己，百戰不殆”。所謂知者，乃數據也，數據要“未卜先知”。在大數據時代，“知彼知己”、“未卜先知”能夠更加容易地實現。
白宮里的大數據戰略
如今，美國已進入“大數據”時代。“大數據”對信息爆炸時代的嶄新描述，它的基本單位是“太”（TB），而1000個“太”則等于一“拍”（PB）。這個單位有多大？舉個例子，美國國會圖書館是世界上最大的圖書館之一，它所有印刷品的信息量加起來只有15太，而全美國僅在2010年一年的新增數據量就足足有3500拍，這比13億中國人人手一本1500頁的書加起來的信息量還要大。
奧巴馬政府意識到大數據技術的重要性，將其視為“未來的新石油”。2012年3月，奧巴馬政府在白宮網站了《大數據研究和發展倡議》。2012年5月，美國數字政府戰略，更是提出要通過協調化的方式，以信息和客戶為中心，改變聯邦政府工作方式，為美國民眾提供更優的公共服務。其中關鍵，就是政府必須保證美國民眾可以隨時隨地通過任何平臺或設備獲取政府信息和公共服務。美國國家科學基金會、國家衛生研究院、國防部、能源部、國防部高級研究局、地質勘探局等六個聯邦部門和機構承諾，將投入超過2億美元資金用于研發“從海量數據信息中獲取知識所必需的工具和技能”。
美國最重要的數據開放平臺就是奧巴馬政府在2009年推出的Data.gov，Data.gov也是美國“開放政府”承諾的關鍵部分。依照原始、地理數據和數據工具三個門類，涵蓋了農業、 氣象、金融、就業、人口統計、教育、醫療、交通、能源等大約50個門類，匯集了“從家庭和企業能耗趨勢分析到全球實時地震通知等，甚至還可以查詢從好奇號火星漫步者發回來的數據中得知火星的天氣情況”。
為了確保美國民眾能方便快捷地找到政府服務欄目，美國在各聯邦政府層面實施了“數字分析項目”，“這是政府IT部門第一次摸清公眾都在網站上尋找什么信息、在哪里尋找這些信息，以及他們是否能夠順利找到信息等情況。”政府IT部門還對聯邦政府網站在移動設備上的使用進行了優化，并開發了移動應用程序，確保美國公民隨時、隨地，通過任何設備都能獲取政府信息。
大數據戰略在企業
除了政府，美國企業也同樣擁有對于數據重視和應用的歷史傳統。
早在大數據概念火熱起來之前，美國信息技術產業在大數據產業已經有了很多技術積累，這使得美國的大型信息技術企業可以迅速轉型為大數據企業。有的企業自身是大數據技術的推出者，谷歌就是典型代表。大數據核心技術Hadoop是雅虎員工Doug Cutting根據谷歌2003年的學術論文研究而來。有的企業則通過收購業內已經存在的大數據企業來建立大數據業務，典型代表是IBM。自2005年以來，IBM出資160億美元收購了超過30家大數據企業。大數據不同于傳統的結構化數據，而是充斥了非結構化數據和半結構化數據，美國在結構化數據庫領域有數據庫行業的領頭羊甲骨文公司，但甲骨文公司也推出了大數據業務。甲骨文公司成為了業界首個以全面、軟硬件集成的產品滿足企業關鍵大數據需求的公司。它可幫助客戶進一步提高效率、簡化管理并洞察數據的內在本質，從而最大限度地挖掘數據的商業價值。
不僅如此，全球最大的芯片企業英特爾也進入大數據產業，而全球最大的PC廠商惠普也在精簡PC業務，2011年斥資110億美元收購英國大數據企業Autonomy公司，進入大數據業務。美國信息技術產業的大企業，從軟件企業到硬件企業，從門戶網站企業到社交網絡企業，紛紛介入大數據。因此，大型信息技術企業順應時代潮流，轉型升級為大數據企業，是美國發展大數據產業的重要推動力。美國一些大型公司已經開始贊助大數據相關的競賽，并且在為高等院校的大數據研究提供資金。
【關鍵詞】大數據 生物信息 知識提取 數據挖掘
1 數據挖掘的功能
數據挖掘是從大量的數據中四棟搜索隱藏于其中的具有特殊關系性的信息過程。它是數據庫知識發現KDD中的一個步驟。知識發現KDD過程由以下3個階段組成：數據準備、數據挖掘、結果表示和解釋。數據挖掘跟許多學科都交叉關聯，包括數據庫技術、統計學、機器學習、人工智能、云計算和可視化等。
數據挖掘的實際應用功能可分為三大類和六分項：分類和聚類屬于分類去隔類；回歸和時間序列屬于推算預測類；關聯和序列則屬于序列規則類。分類常被用來根據歷史經驗已經分好的數據來研究它們的特征，然后再根據這些特征對其他未經分類或是新的數據做預測。聚類是將數據分群，其目的是找出群間的差異來，同時找出群內成員間相似性。回歸是利用一系列的現有數值來預測一個數值的可能值。基于時間序列的預測與回歸功能類似，只是它是用現有的數值來預測未來的數值。關聯是要找出在某一事件與數據中會同時出現的東西。
2 降維
從降維的角度講，整個數據挖掘的過程就是一個降維的過程。在這個過程中，需要對數據刪除線性關系比較強的特征數據，再用一些算法，如信號分析算法、傅里葉轉換、離散小波轉換等算法，從數據中提取特征，再對數據做主成分析處理，得到最后的特征，再用數據挖掘算法來將這些特征轉化為人類可讀取的數據或信息。
3 分布式數據挖掘解決方案
隨著分布式計算技術、云計算技術、hadoop生態圈和非結構化數據庫等技術的發展，以及對大數據挖掘的需求，出現了一批分布式數據挖掘，比較典型的有Apache推出的基于Hadoop的Mahout和加利福尼亞大學伯克利分校AMP實驗室推出的基于Spark的MLBase。在Mahout中主要實現3種類型的數據挖掘算法：分類、聚類（集群）和協同過濾。相比Mahout而言，MLbase更好的支持迭代計算，它把數據拆分成若干份，對每一份使用不同的算法和參數運算出結果，看哪一種搭配方式得到的結果最優。
4 大數據下的具體應用實例――生物信息學的應用
生物信息學（Bioinformatics）是生命科學、計算機科學、信息科學和數學等學科交匯融合形成的一門交叉學科。近年來隨著先進儀器裝備與信息技術等越來越廣泛和深入的整合到生物技術中來，生物醫學研究中越來越頻繁的涉及到大數據存儲和分析等信息技術。在使用計算機協助生物信息時，處理僅有計算機輔助的方式存儲數據很顯然是不夠的，生物信息學研究的目的是運用計算機強大的計算能力來加速生物數據的分析，理解數據中所包含的生物學意義。當前生物信息學研究的熱點有：
（1）由以序列分析為代表的組成分析轉向功能分析。
（2）由對單個生物分子的研究轉向基因調控忘了等動態信息的研究。
（3）完整基因組數據分析。
（4）綜合分析。
生物信息數據具有如下特點：高通量與大數據量；種類繁多，形式多樣；異構性；網絡性與動態性；高維；序列數據等特點[5]。針對這樣的生物數據信息，要結合當前的大數據分析方法進行分析和理解。當前數據挖掘實現對生物信息分析的支持主要有：生物數據的語義綜合，數據集成；開發生物信息數據挖掘工具；序列的相似性查找和比較；聚類分析；關聯分析，生物文獻挖掘等方面。
參考文獻
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作者簡介
孫勤紅（1979-），女，山東省人。現為三江學院計算機科學與工程學院講師。研究方向為人工智能、數據挖掘。
沈鳳仙（1984-），女，江蘇省人。現供職于三江學院計算機科學與工程學院。研究方向為數據挖掘。
分析了互聯網技術對金融業態和金融理論研究帶來的影響，研究了互聯網時代對金融學專業人才培育的新要求，從重構人才培養目標、優化課程體系結構、革新教學內容、改革教學模式四個方面提出了互聯網時代金融學專業人才培養模式的創新思路。
關鍵詞：
互聯網時代；互聯網金融；金融學；人才培養
隨著互聯網技術的快速發展，云計算、大數據、移動終端等技術被廣泛應用于金融服務領域，對傳統金融業產生了挑戰和沖擊，出現了互聯網金融這種新的金融業態。互聯網時代金融領域日新月異的變化，對金融學專業的人才培育目標和培育模式提出了新的要求。
一、互聯網技術給金融業態和金融理論研究帶來了巨大影響
1、互聯網技術對金融業態的影響
（1）支付模式的創新。傳統的支付模式主要是線下銀行間支付體系，互聯網技術為支付業務創造了更便捷的第三方支付平臺。第三方支付是由非金融機構作為收款人和付款人之間的支付中介，提供網絡支付結算、銀行卡收單、預付卡的發行與受理以及中國人民銀行確定的其他支付業務，全面覆蓋了線上和線下，通過第三方支付平臺實現網絡購物、充值繳費等功能。Analysys易觀的2016年上半年金融類APP排行榜，移動支付類App排行前五名依次是：支付寶、翼支付、京東錢包、銀聯錢包和百度錢包，預計未來兩年第三方互聯網在線支付規模將達33.51萬億元，第三方移動市場規模可達52.11萬億元。（2）融資模式的創新。互聯網金融融資模式依托大數據和云計算，通過數據挖掘與信息處理，降低雙方的交易成本和信息不對稱，提供供需雙方直接聯系交易的網絡平臺，個性化金融產品，優化金融資源配置。互聯網金融融資模式主要有P2P網絡借貸、電商小貸、眾籌融資。2015年，通過互聯網融資模式獲得融資的企業已達370家，融資金額為944億元左右①。同年，互聯網金融被納入中國的十三五規劃，P2P網絡借貸、電商小貸、眾籌融資等各個互聯網金融領域得到了國家層面相關政策支持，互聯網融資步入快速發展階段。（3）金融產品銷售與理財模式的創新。互聯網金融拓寬了理財產品的銷售和購買渠道，用戶通過互聯網平臺能夠及時評價理財產品的收益、風險等特征，進行產品的申購、贖回，由此形成了互聯網理財模式，例如余額寶、理財通、平安盈等。互聯網理財模式通過互聯網平臺來管理理財產品，也促進了傳統金融機構理財模式轉型。據宜信公司與零壹財經研究院的《一站式互聯網理財報告》，未來五年內，一站式互聯網理財規模或將達10萬億元，產品與服務供給將更加多樣化、智能化。（4）虛擬貨幣。隨著互聯網和電子支付的普及與發展，為實現支付的便捷、迅速，人們對虛擬貨幣的需求也越來越多。虛擬貨幣相對于傳統貨幣而言更加通用、便捷，主要分為電子幣和電子貨幣。其中，電子幣主要是指游戲幣和專用貨幣，例如騰訊Q幣；電子貨幣與傳統貨幣等值，持有者從發行人處獲取并以電子形式存儲于電子設備之中，可用于支付結算、兌現、儲蓄、信貸，例如比特幣。
2、互聯網技術對金融理論的影響
傳統金融理論是建立在工業經濟的基礎之上的。在互聯網和信息經濟時代，許多傳統的金融理論受到挑戰，正在孕育著新的金融理論。（1）突破現代金融中介理論。現代金融中介理論主要是利用交易費用理論及信息經濟學來研究金融中介為降低交易費用、減少信息不對稱所進行的金融創新活動。由于市場存在交易成本和信息不對稱，金融中介才會存在。然而，互聯網技術的發展使得傳統的金融交易可以在網絡平臺實現，這種交易模式，首先能夠實現信息共享，降低交易雙方的信息不對稱；其次，減少中間環節，降低信息搜尋成本，從而降低交易費用；最后，實現網絡平臺的規模經濟效應，促進價格發現機制的形成。傳統金融中介的部分職能正在被互聯網金融所取代，現代金融中介理論的基石已被挑戰。（2）打破傳統貨幣理論。傳統的貨幣理論指出貨幣的供給由國家控制，國家發行貨幣的基礎是國家信用。而互聯網貨幣產生的目的是為支付結算提供方便。然而，虛擬貨幣的產生與應用勢必會打破傳統的貨幣形態，與現實中的貨幣不同，互聯網貨幣是在社交網絡的共同信用價值基礎上形成的一種虛擬貨幣形態，它的整個發行和運作流程均在網絡之中。虛擬貨幣種類繁多，運作模式有別于傳統貨幣，需要創新新的貨幣理論和貨幣政策。
3、創新金融監管理論
傳統的金融監管理論主要是《巴塞爾協議》提出的資本監管要求。互聯網金融的發展使得金融業態發生了巨大的變化，貨幣形式、產品形態、金融交易模式、金融風險的生成與傳導等，都與原來有很大不同，因此，改革傳統的金融監管模式迫在眉睫。互聯網技術、大數據、云計算等技術的發展，為金融監管部門提供更為科學的監管手段和決策依據。因此，對于互聯網金融監管的理論研究應該著眼于將信息化技術合理運用于監管之中，同時要跟隨互聯網金融的創新步伐，轉變監管理念和監管方式，在鼓勵互聯網金融創新的同時有效防范互聯網金融風險。
4、催生互聯網金融相關理論
隨著互聯網金融的普及與發展，互聯網金融的理論研究也在不斷深入，新的理論層出不窮。KMRW聲譽模型被廣泛運用于研究互聯網交易主體的聲譽特征；互聯網經濟學理論主要研究互聯網經濟的邊際特征；梅特卡夫定律主要研究網絡技術發展規律以及網絡外部性的乘數效應；長尾理論主要研究信息傳播的邊際成本以及網絡屬性；平臺經濟理論研究互聯網金融的平臺經營特征和經濟效應；大數據主要注重數據的采集與分析，云計算主要進行數據的計算處理，將大數據與云計算加以結合，互聯網金融能夠提供更有價值的金融服務。
二、互聯網時代對金融學專業人才培育的新要求
據前程無憂的《2015年第一季度雇主招聘意愿調查報告》可知，2015年互聯網、計算機軟件、電子商務及金融相關領域人才需求增幅超過88%，職位需求占全國職位總數的16%，市場對網絡運營管理、互聯網產品經理、軟件工程師等職位需求數量快速增加。可見，金融學專業人才培養需把握當下行業形勢與人才需求機遇，合理應對互聯網時代對金融專業人才培育的新要求。
1、掌握金融基礎理論，把握互聯網金融的最新發展
在互聯網時代，現代金融人才培養要求厚基礎、寬口徑、重能力、求創新。為此，學生要牢固掌握金融學基礎理論，能夠解讀宏觀經濟及金融相關政策，能將微觀層面知識應用于實踐，能對金融市場、金融企業管理等進行理論分析；其次，學生要熟悉互聯網金融的業態特點及發展現狀與趨勢，學習互聯網金融產品設計、發行、交易等各個環節的原理和實現方式，熟知互聯網金融中可能涉及的風險及風險管理方法；最后，學生要學習法律、計算機技術、電子商務、企業管理等相關知識。
2、具備互聯網工具運用與數據處理能力
根據怡安翰威特和領英中國智庫聯合的《2016年中國互聯網金融人才白皮書》，互聯網金融急需高科技行業人才，吸引力指數排名第一。因此，金融學專業要加強交叉復合型人才培育，要求學生學習計算機網絡技術知識、數據庫技術，掌握一定的互聯網金融的技術支持知識，具備開發互聯網金融產品的能力；學習并掌握相關數據處理軟件，例如MATLAB、SPSS、STATA、EVIEWS等經濟計量軟件，大數據、云計算等互聯網數據處理軟件；掌握HTML5、JAVA、SQL、C、C++等編程語言，順應程序化交易與互聯網金融的發展趨勢。
3、加強持續學習能力的培育，培養互聯網思維和金融創新思維
互聯網金融是互聯網技術和金融產品融合創新的產物，同時也是對自然科學與社會科學的融合，涉及金融、數學、法學、計算機、社會學等多門學科。互聯網技術的快速發展和不斷創新使互聯網金融發展日新月異。因此，互聯網金融時代要求金融學專業人才需具備持續學習的能力、互聯網及創新思維，具備自主學習的精神，形成跨學科、跨專業的知識結構和能力結構，培養創新意識，形成創新思維，具備在互聯網金融環境和業態中思考、工作的能力。
4、強化風險意識，提升風險管理能力
互聯網金融主要借助互聯網技術來傳播個人、機構以及產品等信息，交易雙方通過互聯網平臺進行信息披露，節省了交易費用。交易信息披露是否真實、有效、完整，比較難以監管；安全性是交易雙方關注的重點，它與互聯網技術的發展息息相關；傳統的金融風險有了新的表現，技術風險、信息泄露風險愈顯突出。這就要求金融學專業的人才要加強新的風險管理技術的學習，具備開發新的風險管理技術的能力。
三、互聯網時代金融學專業人才培養模式創新思路
1、重構金融學專業人才培養目標
金融學專業人才培養目標要以市場需求為導向，根據當前金融業態和互聯網技術的發展特征和趨勢，形成新的培養目標，遵循專業基礎扎實、學科知識寬廣、應用能力強的培養原則，培養數據技術型、IT綜合型、應用型等高素質復合型金融人才。
2、優化金融學專業課程體系設置
傳統的金融學專業課程體系設置比較偏重于文科教學，對金融量化分析、大數據以及新的金融業態關注不夠。互聯網金融是傳統金融行業與互聯網技術結合創新的產物，因而互聯網時代金融學專業課程體系的設置要在傳統模式上進行優化改革。金融學專業的課程體系設置要使學生形成全面的、最新的、復合型的知識結構，包括如下知識模塊：一是金融學基礎理論知識，包括基本金融理論、金融企業、風險管理、公司財務、互聯網金融等基礎知識；二是金融產品知識，包括債券、股票、金融衍生品等傳統的金融工具知識，以及結構化產品以及互聯網金融產品等新型金融工具知識；三是基礎數學與數理統計知識，包括概率論、數理統計、數學分析、隨機過程、多元統計分析等數學與統計知識，熟悉這些知識在金融領域的應用；四是計算機網絡技術知識，包括金融計量與統計相關的軟件操作與編程知識，以及大數據、云計算、數據挖掘等互聯網金融相關的信息技術知識。金融學專業的課程體系設置要使學生形成綜合性、多層次的能力結構，培養學生理論知識應用與創新的能力。金融學人才要具備的能力結構：基礎業務操作和管理能力，能夠從事銀行、證券、保險、基金等金融機構的基礎業務工作；計算機操作能力及互聯網營銷能力，能夠熟練使用新技術、新平臺管理公司業務系統，運用新媒體進行金融產品銷售、宣傳；金融分析能力，能夠撰寫行業研究報告，對新的業態、新的政策等有獨特的見解，能運用大數據、云計算等技術處理經濟金融信息；互聯網思維及金融創新能力，能夠熟悉互聯網金融的運作流程和潛在的風險，設計互聯網金融產品，利用新技術進行金融創新。
3、革新金融學專業教學內容
從當前金融學專業人才市場需求來看，金融學專業教學應趨于微觀化、互聯網化、產品化、數量化。因此，革新金融學專業教學內容可從以下幾個方面著手：整合各門課程的內容，避免重復，去除不合時宜、陳舊的知識，納入新知識；在專業課程中加入互聯網金融的相關知識，反映互聯網金融的最新發展；增加案例分析、金融資訊、研報分析等熱點內容，讓學生了解新的財經資訊，學會解讀行業變化和政策信息；加強實驗與實踐教學，培育學生的動手能力與創新能力；注重定量分析與數據處理能力的培育。
4、全方位創新金融教學模式
教師應充分利用互聯網資源和技術，學習新的教學手段和技術，加快金融學專業教學模式創新。在課內教學模式方面，要豐富授課手段，可采用討論會、研究組、結構化、演講等形式，將PPT、音視頻、案例講解、學術沙龍、遠程教學等模式加以組合實現課堂教學；邀請知名學者、業界人士到課堂中與師生進行交流，實現跨校聯合、校企聯合等培養模式。在課外教學模式方面，要充分利用互聯網平臺，大力發展網絡精品課程、慕課資源、云課堂、微信公眾號、學術論壇等，為學生提供豐富的學習資源，學習任務，方便師生交流討論。加強作業布置和考核方式改革。可采用案例分析、小論文寫作、行業研報、財經新聞評論、新金融產品介紹等多元化作業內容，采用課堂布置、網絡布置雙重任務安排模式，激發學生完成課程作業的積極性。將考核貫穿于整個教學過程之中，利用大數據分析學生的學習進度，實行全面考核機制。
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厘清“互聯網金融”與“金融互聯網”兩個基本概念并進行比較分析，不僅能回答上述問題，有助于我們理解圍繞互聯網金融的各種爭論，而且還能幫助我們處理好互聯網金融與傳統金融的關系并思謀二者未來的發展，非常必要而且具有現實意義。
一、互聯網金融與金融互聯網內涵各不相同
其實，目前國際上尚無機構對互聯網金融做出權威統一的定義，國內研究中比較主流的觀點以謝平教授（2012）提出的區別于直接融資和間接融資的第三種融資方式，即“互聯網金融模式”為代表，他對這種模式的定義是“支付便捷，超級集中支付系統和個體移動支付統一；信息處理和風險評估通過網絡化方式進行，市場信息不對稱程度非常低；資金供需雙方在資金期限匹配、風險分擔等上的成本非常低，可以直接交易；銀行、券商和交易所等金融中介都不起作用，貸款、股票、債券等的發行和交易以及券款支付直接在網上進行。市場充分有效，接近一般均衡定理描述的無金融中介狀態，可以達到與現在資本市場直接融資和銀行間接融資一樣的資源配置效率，在促進經濟增長的同時，還能大幅減少交易成本”[1]。在這個模式設想里，很重要的一點是，這個模式要摒棄金融中介的存在，它試圖改變的其實是市場參與的主體和形式。
基于此，筆者認為，區分“互聯網金融”與“金融互聯網”，目前最好的角度就是從行為主體和參與形式來理解。所謂互聯網金融是互聯網電商等非金融機構依托于支付技術、云計算、大數據和社交網絡等互聯網工具和手段，介入金融領域，從而提供更多的金融服務，主要形式包括第三方支付、P2P網絡小額信貸、基提供論文寫作和寫作服務lunwen. 1KEJI AN. COM,歡迎您的光臨于大數據的金融服務平臺、眾籌、網絡保險和金融理財產品網絡銷售等模式。而金融互聯網（也被稱為金融互聯網化），則指的是傳統金融機構利用互聯網技術自我革新和自我變革，從而提升效率，降低成本，其參與形式表現在利用互聯網技術進行數據的處理，采用電腦、手機、移動終端等新的交易渠道、開辦電子商務等。前者是互聯網公司從事創新型金融業務，而后者則是傳統金融機構將自身業務互聯網化（見表1）。在這種區分界定下，二者的差異表現在很多方面。
表1 “互聯網金融”與“金融互聯網”的行為主體和參與形式
（一）衍生的背景不同
互聯網金融是在互聯網為代表的新技術對人們日常生活的滲透、網絡經濟與電子商務的快速發展和傳統銀行業務逐漸不能夠滿足客戶需求的背景下，產生的一種具有互聯網“開放、平等、協作、分享”為特征的新興金融業態；金融互聯網固然離不開網絡技術的發展與應用，但促其發展更直接的動因則是日趨激烈的同業競爭、互聯網金融強勢發展所帶來的巨大沖擊和金融脫媒的壓力，通過進軍互聯網，以實現傳統金融服務的網絡化與增值化。
（二）現實定位不同
互聯網金融定位于“平臺金融”、“平臺經濟”，在平臺經濟理念下，互聯網金融企業通過搭建、開放網絡金融平臺，可以使客戶通過平臺實現在線融資、現金管理和跨行支付等功能；而金融互聯網的定位則是“渠道”，目前金融互聯網的步伐多是開設網上銀行、產品上線、進行數據處理和開辦電子商務，互聯網在其中發揮的只是渠道的作用，最終不過是延伸或增加了傳統金融機構的交易渠道。
（三）資源配置特點不同
互聯網金融模式中資源配置的特點是去中介化，即資金供需信息直接在網上并匹配，供需雙方不再需要銀行或交易所等中介機構撮合，可以通過網絡平臺自行完成信息甄別、匹配、定價和交易，信息更加對稱，市場更充分有效，從而接近一般均衡定理所描述的無金融中介狀態。而金融互聯網模式中傳統金融機構雖然發力互聯網技術，但始終無法改變其作為專門從事貨幣信用活動中介組織的特定身份。
（四）創新內容不同
由于國內金融監管的要求和金融產品創新本身的復雜性，目前國內的互聯網金融主要還是基于服務手段和方式的創新，很難做到金融產品上的創新。而在金融互聯網進程中，一直以來作為金融創新的主體的傳統金融機構，不僅可以創新服務手段和服務方式，更在金融產品創新方面大有用武空間。
（五）監管要求不同
在監管要求和力度上，互聯網金融與金融互聯網遠未在同一層面之上。互聯網金融快速發展中一方面由于業務涉及央行、銀監會、證監會、工信部、商務部等多個監管部門，另一方面由于業務創新速度快，缺乏現成的行業法規，導致目前在風險控制、技術安全隱患等方面監管缺位，風險隱憂值得關注。而傳統金融機構作為金融互聯網的主體，明確由銀監會和央行監管，在貸款業務、支付結算等方面有多個明文法規和一系列明確要求，監管相對成熟。
二、互聯網金融與金融互聯網各有競爭優勢
（一）互聯網金融的比較優勢
1.龐大的網絡用戶群。根據中國互聯網絡信息中心第31次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》數據，截至2012年12月底，我國上網用戶數量為5.64億，位居世界第一位，互聯網普及率為42.1%。時隔半年，截止到2013年6月底，該中心公布第32次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》數據顯示，中國網民數量已達到5.91億，較2012年底增加2656萬人；互聯網普及率為44.1%，較2012年底提升了2.0個百分點，數據短期內的快速增長，顯示出人們對互聯網越來越依賴，也意味著互聯網金融的規模經濟潛力巨大。（見圖1）
來源：中國互聯網絡信息中心《第32次中國互聯網絡發展狀況統計報告》2013.7
圖1 中國網民規模與互聯網普及率
2.開放的資源平臺。互聯網金融搭建的資源平臺是開放的，一方面是資源的開放，在這個平臺上實現了資源的共享；另一方面，是對參與主體的開放，運算力強大的電子系統可以 將客戶拓展的邊際成本削減至幾乎為零，“二八定律”成立的前提也隨之消失，因而，以往被傳統金融機構所忽視甚至所排斥的80%的中小客戶可以進入平臺，真正參與金融活動，這一點使得互聯網金融更具有普惠金融、民主金融的意義。
3.海量的信息和數據。互聯網金融通過電子商務平臺和第三方支付組織在運營中積累了大量的客戶交易信息和信用數據，進而構建起互聯網信用評價體系和信用數據庫，可以識別中小客戶的信用情況，消除融資中信息不對稱的障礙。例如，阿里巴巴通過淘寶、天貓等平臺形成的數據，可以解決用戶的信用評級、風險評估等問題，再通過阿里金融體系為符合條件的商家發放貸款。未來互聯網金融還可以依托海量的信息，利用云計算將消費者的財產狀況、消費習慣等數據進行分析，從中挖掘商業價值，智能滿足用戶需求。
4.便捷和高效的服務。在互聯網金融模式下，尊重客戶體驗，以客戶體驗為主導，一切都是為了使客戶能夠更便捷、更高效、更低成本的完成交易；同時，智能搜索引擎通過對信息的組織、排序和檢索，能有針對性地自動匹配需求，大幅提高信息搜集效率。在這種方式下，信息充分透明，定價完全競爭，大幅度提升了服務的效率。
（二）金融互聯網的比較優勢
1.雄厚的資金實力。互聯網是真正“燒錢”的領域，為了爭奪市場、積累客戶、開發后臺技術，前期往往需要大量的投入，很多互聯網企業就是因為投入難以為繼而不知所終。金融互聯網的行為主體是銀行等傳統金提供論文寫作和寫作服務lunwen. 1KEJI AN. COM,歡迎您的光臨融機構，在其業務互聯網化的過程中，無論是做網上銀行、手機銀行還是開發電子商務，其雄厚的資金實力都足以支撐各項投入，這一點互聯網企業是難以匹敵的。
2.良好的信用品牌。銀行等傳統金融機構經過長期的發展運營，積累了極高的公信力，在用戶心中的地位根深蒂固，相比較近年互聯網金融企業頻繁發生的“卷款跑路”現象，傳統金融機構的誠信品牌無疑可以為金融互聯網的發展吸引更豐富更穩定的客戶資源。
3.較高的風險管理能力。金融業是經營風險的行業，信用風險、流動性風險、市場風險、操作風險等等構成了復雜多變的風險環境，傳統金融機構在實踐中不斷優化風險管理流程，建立并完善風險控制指標體系，健全各項風險控制規章制度，形成了互聯網金融難以企及的風險防控優勢。
4.得天獨厚的政策保護。表現在監管部門嚴格管制市場進入，行業準入門檻高。譬如現行監管規定：“設立全國性商業銀行的注冊資本最低限額為十億元人民幣。設立城市商業銀行的注冊資本最低限額為一億元人民幣，設立農村商業銀行的注冊資本最低限額為五千萬元人民幣”。從目前來看，互聯網企業獲取銀行牌照的難度很大。
三、互聯網金融和金融互聯網是競合與共生的商業生態
（一）互聯網金融和金融互聯網是“競爭+合作”的關系
互聯網金融和金融互聯網有著千絲萬縷的聯系。互聯網金融通過發揮“鯰魚效應”，在理念和觀念上對傳統金融機構帶來沖擊，激發金融互聯網的崛起和發展；金融互聯網則打通了銀行卡賬戶與第三方支付賬戶資金的雙向互轉，為互聯網金融搭建的支付平臺提供了強有力的支撐。在業務上，互聯網金融企業著力在傳統金融機構業務的盲區小微企業和個體貸款方面，與金融互聯網布局高端客戶形成錯位營銷，共同發展的態勢。
同時，互聯網金融和金融互聯網各自的跨界實踐或者說競爭也越來越多。互聯網金融毋庸贅述，第三方支付、微型貸款、金融產品代銷、余額寶等都已經有很成型的產品；金融互聯網方面包括手機銀行、微信支付、遠程理財等創新也不少，特別是網上商城，譬如建行的融通商務、交行的交博匯、民生的民生電商等都做得風生水起。應當看到，不論是互聯網企業從事金融，還是金融企業進入互聯網領域，謀求的都是協同效應，而非簡單多元化。互聯網金融和金融互聯網不是簡單取代和顛覆的關系，更多的則是“競爭+合作”的關系。
（二）基于合作實現互聯網金融和金融互聯網的共生共贏
從長期看，資本短缺、是否有能力提升安全和穩定性制約著互聯網金融的發展，而對海量非結構化數據，整合與分析的能力的嚴重欠缺則是金融互聯網發展中的瓶頸，未來只有充分發揮各自的比較優勢，打造合作互惠的模式，才是互聯網金融和金融互聯網突破局限、共生共贏的發展之路。
1.共享數據資源與客戶信息。互聯網金融企業從電子商務、網絡支付領域積累了豐富的客戶資源與交易信息；金融互聯網企業經過多年的運營，與交通業、制造業、物流業、零售業等行業龍頭企業建立了長期的緊密合作關系。雙方可以有條件的資源共享、優勢互補，在一定程度上實現交叉銷售。
2.聯合做大做強貸款業務。首先，是小微企業貸款業務，其需求量巨大，與大企業信貸相比，能帶來更高的利差收益，成為時下亟待開發的信貸市場。其次，是消費信貸業務，未來10年我國個人或家庭貸款購房、買車、婚慶、游學仍有巨大的市場需求。加強互聯網金融與金融互聯網之間的合作，借助互聯網金融積累提供論文寫作和寫作服務lunwen. 1KEJI AN. COM,歡迎您的光臨的海量信用交易數據和客戶評價、快速的市場應變能力，可以有效發掘新客戶群，拓展信貸業務；同時充分發揮金融互聯網雄厚的資本實力、監管賦予的吸收存款的能力和零售信貸風險管理能力，通過強強聯合，可以實現共贏。
3.合作開發全新的支付工具。在目前線上支付、包括傳統銀行線下支付相對飽和情況下，開發全新的支付工具可以是互聯網金融和金融互聯網合作的又一個切入點。包括移動支付、二維碼支付、O2O（Online To Offline，即線上篩選服務，線下交易支付）等，在新技術日新月異的今天，通過合作開發全新的支付工具，使支付更加人性化，為客戶提供超一流支付服務，這方面前景廣闊。
4.共同開拓大眾理財市場。目前銀行重點布局高凈值客戶，互聯網金融的服務能力僅限于“屌絲”階層，而國內廣大的中產階級特別是他們的財富管理和投資理財需求則屬于銀行和互聯網能力都不能顧及的真空地段。加強互聯網金融與金融互聯網之間的合作，將互聯 網金融大數據信息、支付渠道與金融互聯網的專業能力和產品相結合，在大眾理財市場會有非常廣闊的未來。
參考文獻
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基金項目：本文系黑龍江省教育科學“十二五”規劃2012年度課題“高等院校信息與計算科學專業應用型人才培養模式研究”（課題編號：GBC1212076）、黑龍江科技大學教改項目“新型大學信息與計算科學專業社會適用型人才培養模式研究”的研究成果。
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2014）15-0019-02
當前網絡、報刊等媒體報道了很多本科畢業生乃至研究生畢業后，適應不了工作壓力和社會環境，做出了逃避等一些極端的做法，包括部分在大學期間表現非常優秀的學生，他們的社會適應能力也不盡人意。社會不專業提供論文寫作和寫作論文的服務，歡迎光臨dylw.net適應性通常表現在：初到社會后不知道如何與人相處和交往；不知道如何處理工作中遇到的問題以及各種在學校不會遇到的復雜情況；不知道如何安排和處理個人生活等，導致該部分學生走上社會后有失落感和挫敗感，心理素質差的畢業生開始否定自我，從而嚴重影響了他們在社會上的表現，有的甚至走上自我毀滅的道路。大學畢業生的社會不適應性越來越受到社會以及高等院校的關注。
信息與計算科學專業自1998年被國家列為一個新的專業以來，現在幾乎每個高校都設置有該專業，取得了長足發展。[1，2]但是隨著社會的發展，知識的日益更新以及企業對畢業生的要求越來越高，全國高校中的信息與計算科學專業仍存在諸多問題，培養目標及目的不明確，專業課程設置不合理等導致各個高校的信息與計算科學專業特點不突出，沒有創新性，這些問題若不能很好的解決，勢必會影響該專業的生命力。[3]
黑龍江科技大學信息與計算科學專業從2001開始招生，培養了上千名畢業生，為黑龍江的區域經濟乃至全國的IT業做出了卓越貢獻。近年來黑龍江科技大學更新教育理念，依據社會對信息與計算科學專業畢業生的要求對傳統的教學方法和培養模式進行了改革，大力推動能力培養和素質教育，把傳授知識與應用能力和創新能力的培養有機地結合起來，重點培養學生的社會適應能力，為他們以后步入社會打下良好的基礎。
一、依據社會需求和學校特色，制定好專業人才培養目標
隨著社會的發展，大信息和大數據時代的到來，特別是2014年“兩會”的召開，當前需要大量的專門技術型人才進行大數據收集分析、處理，為政府、企事業單位的決策提供信息輔助。大數據時代的到來對于信息與專業提供論文寫作和寫作論文的服務，歡迎光臨dylw.net計算科學專業人才培養來說，既是一個挑戰，也是一個機遇。歐盟委員會《就業指導綱要》中指出：要培養大學生就業能力、創業能力和適應能力共三種能力，這里的適應能力就是指的社會適應能力。教育部要求信息與計算科學專業的畢業生能成為信息技術或科學與工程計算中能解決實際問題的高級專門人才。[4]因此，結合社會對信息與計算科學專業的需求和黑龍江科技大學的“自強不息、創業創新”的辦學精神，將信息與計算科學專業的人才培養定位為主要培養具有扎實的數學基礎，較強的數學思維能力，掌握信息與計算科學的基本理論、方法和技能，具有良好的思想道德素質、身體素質，較強的專業素養，良好的文化修養，能運用所學知識和熟練的計算機技術解決信息處理、科學與工程計算、金融領域中的實際問題的高級應用型人才。
二、改革課程體系設置，適應最新技術發展
在課程設置上堅持“強化專業基礎，突出特點特色，培養綜合能力”的辦學原則，把課程體系分為四種類型：素質拓展類課程、計算數學類課程、信息科學類課程、技術實踐類課程。改革模塊化的課程設置，課程設置承前啟后，避免每門課程的獨立性和脫節性。為了適應大數據時代的到來，設置了數據挖掘和Hadoop平臺等一系列課程，使學生在校就能緊跟時代技術潮流，畢業后能盡快適應社會發展。在一、二年級，加大專業基礎課的教學、課時量等，充分保證學生具有較強的專業基礎，為以后考研等進一步深造打下良好的基礎。到三、四年級，各個方向的專業課全面展開，積極鼓勵學生根據自己的興趣、以后的職業規劃按不同方向選課，跨專業選課，擴大知識面。開設的課程也會隨著新技術的大量涌現而更新，最后形成以社會需求為導向的課程體系。
三、提高實踐教學質量與學生的動手能力
2014年號稱中國高校畢業生最難就業年，但同時企業需要大量技術性人才，這就構成了中國畢業生結構性失業的重要特征。高校中各專業加強學生專業技能訓練、提高學生的綜合素質，是辦好該專業的重要問題。[5]信息與計算科學專業實踐教學的目的是能運用所學的理論、方法和技能解決信息技術或科學與工程計算或運籌控制中出現的實際問題。實踐教學體系的好壞直接關系著培養“社會適用型”人才目標的實現。
1.課程設計
對于課程設計，在掌握、理解好本門課程理論知識的同時，做到理論聯系實際。通過編寫程序、運用數學軟件解決本課程知識點的實際問題，使學生獲得科學研究的基本訓練，提高實際動手能力。課程設計時間由原來整個大學期間的2個課程設計增加到每個學期都有2周的課程設計，使學生能做到本學期學到的知識馬上可以實際應用，增強知識的融會貫通。
2.生產實習和畢業實習
生產實習和畢業實習是學生結束大學學業走上社會崗位的臨界點，也是大學期間最重要的鍛煉機會，對于接觸和適應社會有著非常重要的作用。近兩年，通過院系領導和全體教師的共同努力，聯系企業建立實習基地，讓全部學生“頂崗”實習，從而使學生能真正接觸工作崗位，適應社會。該做法得到了學校和學生的高度認可，今后還要將該想法進一步發揚光大。
3.畢業設計（論文）
畢業設計（論文）是本科教育的最后一個實踐性教學環節，是實現培養適應型人才各方面素質的重要教學環節，既是對學生大學四年綜合素質的檢驗，也是對指導教師工作責任心、研究水平和工作能力檢評的重要手段。通專業提供論文寫作和寫作論文的 服務，歡迎光臨dylw.net過幾年的努力，信息與計算科學專業在畢業設計（論文）方面做了如下嘗試：選題方式采用雙向選擇和鼓勵同學們自主選題，對于就業學生要求一定要結合生產實習和畢業實習真題真做，全部來自于工程實際，從而使學生畢業后能以最快的速度適應社會。對于要進一步深造的學生，讓其與教師一起參與科研，為其進一步讀研奠定基礎。既鍛煉了學生科研方面的能力，也比較容易得到高質量的畢業設計（論文）。[6]
4.培養大學生創新創業能力，加強文化修養教育
創新教育體系是以培養創新意識、創新思維、創造能力等為目的的系統教育活動。目前我國大學生就業壓力越來越大，國家特別鼓勵有創新思維的大學生創業，帶動其他人就業。但是目前高校中沒有真正的創業實踐課和創業實踐基地。大一、大二年級鼓勵學生選修全校人文、經管類的課程如“人機交往”“企業管理”等，加強學生的文化修養，培養學生的創業創新能力。從大學一年級開始實施本科生導師制，鼓勵學生積極到專業基地創新實驗室或參與到教師的相關教科研項目中來，培養學生的科研興趣和創新能力。實踐證明，經常在創新實驗室跟著教師做科研的學生，綜合素質明顯提升。課下鼓勵有能力的學生積極參加各種專業競賽活動如ACM程序設計大賽、全國數學建模大賽等，為以后的就業增加砝碼，最終達到提升學生創新水平和創業能力的目標。
四、小結
經過多年的研究與實踐，黑龍江科技大學信息與計算科學專業的社會適應型人才培養取得了一些成果。但社會在發展，社會對信息與計算科學專業畢業生提出了更高的要求，因此應該對信息與計算科學專業人才培養模式進行不斷地研究和實踐，科學定位，加強師資隊伍建設，提高學生的動手能力和創新創業能力，為國家經濟社會發展培養高素質的社會適用型人才。
參考文獻：
[1]葉明鳳，姜成志.新世紀信息與計算專業人才培養模式的研究與實踐[J].大學數學，2008，24（2）：3-6.
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【關鍵詞】精準廣告；孤島效應；數字時代
一、傳統廣告的發展瓶頸與精準廣告的興起
20世紀的著名廣告人沃納梅克說過：我知道我的廣告費有一半是被浪費的，但我不知道是哪一半。這是對大眾廣告投放模式弊端的最好注解。大眾廣告呈現給每一位受眾的信息都是一致的，而廣告受眾的需求卻各有不同。因此，這些高昂花費在很大程度上是無效的。
精準推送和廣泛覆蓋相結合才能達到廣告傳播效果的最大化。針對消費者的區域、年齡、性別等人口統計屬性進行的市場細分仍無法實現精準推送。針對VIP客戶的營銷常常建立在精準的客戶信息之上，但這種方式只針對小部分人群。可見大眾傳播時代的精準營銷雖能解決“精準”的問題，卻無法解決生產規模的問題。數據庫營銷在營銷的“精準”之路上走出了更扎實的一步。但問題依然存在，以企業為主體的數據庫是小規模而不經濟的，此類數據庫無疑是數據“孤島”，同時必須耗費大量的人力物力進行專業的開發和維護，真正應用數據庫營銷的企業非常有限。
要在精準投放的同時達到廣泛覆蓋，廣告必須有龐大的數據系統的支持。在信息增長急劇加速、大數據挖掘和分析技術逐漸成熟的背景下，精準廣告應運而生，它利用數字采集、存儲和分析技術預測用戶的需求，并在恰當的時機將廣告信息送達用戶。廣告傳播不再將大眾看作一個整體，而是將他們看作有著不同需求的個體。
二、精準廣告研究概況
（一）精準廣告研究的總體情況
在中國知網，以“精準廣告”為篇名搜索，共有學術論文168篇，其中2008年、2011年及2014年發表的論文數量最多。這些研究多是從傳播角度、營銷角度進行，但是總體上看研究的深度不夠、理論性不強（圖1）。
學界對精準廣告的研究可劃分為兩個階段。2004年至2012年為精準廣告研究的初始階段，研究內容上多是介紹性的，圍繞著精準廣告的特征與具體應用方式等問題。成英玲等（2008）提出精準廣告不僅給廣告主帶來更滿意的效益，也給顧客創造了個性化的溝通體驗。侯大銀（2009）認為在金融危機的背景下，精準廣告更加受到廣告主、廣告商和廣告者的重視。沈維梅（2010）分析了網絡精準廣告的現狀，并針對網絡精準廣告在發展過程中存在的一些問題，提出了建議。陳曉紅（2012）提出基于搜索引擎用戶數據庫的廣告投放，將通過組合運用被搜索關鍵詞、IP地址與IP地址區域更加隱蔽地、有效地提高廣告投放的精準度。
2013年至今為精準廣告業研究的逐步深入階段。研究數量趨于平穩，從產業鏈、營銷方式、傳播方式等多角度探討了精準廣告，研究呈現逐漸深入之勢。張輝鋒等（2013）提出精準廣告對整個廣告業形成一種理念顛覆，廣告的運作從以媒體為中心轉為以消費者為中心，從創意驅動轉向創意、技術共同驅動，同時廣告傳播的邊際在趨于消融。劉英貴等（2013）在《新媒體傳播中精準廣告的營銷方式研究》一文中將精準廣告分為cookie跟蹤式的精準投放和跨平臺的微博精準營銷兩種模式，同時指出目前精準廣告投放的滯后性和受眾隱私安全的隱憂。倪寧等（2014）通過精準廣告的實現過程，提出要確立以消費者為中心的廣告傳播策略。李曉霞等（2015）分析了大數據時代對精準廣告傳播的影響，并探討了相應精準廣告傳播策略。曹軍波（2015）提出精準廣告的自動化、高效化的發展趨勢。鞠宏磊等（2015）提出大數據精準營銷從核心要素、產業流程、生產關系等方面重構了廣告產業。
（二）目前精準廣告研究中存在的問題
1、概念界定問題
學者對于精準廣告的定義主要基于當前的精準廣告實踐。鞠宏磊等（2015）認為“基于大數據的精準廣告指的是依托互聯網廣告網絡（Ad Network）以及廣告交易平臺（Ad Exchange），應用大數據信息檢索、受眾定向及數據挖掘等技術對目標消費者數據進行實時抓取與分析，針對消費者個性化特征和需求而推送具有高度相關性商業信息的傳播與溝通方式”。精準廣告的概念符合目前精準廣告發展的實際，卻不具有更大的外延空間。此外，在不同論文中，精準廣告的概念名稱也有差異，多數稱“精準廣告”，也有的稱“網絡精準廣告”、“大數據精準廣告”等。而這些論文并沒有對此做出學術性的解釋，這反映了學界對精準廣告的認識不清。
2、研究方法問題
在目前對精準廣告的研究中，研究方法不當是一個突出問題。學術研究通常遵循提出問題、分析問題、解決問題的思路。但在目前的精準廣告研究中，遵循這一思路的并不多。一方面，在理論本身的研究中，不遵循規范的思路使研究深度不夠，研究結論流于空泛；解釋性的結論偏多，理論的創建和深化難以實現。另一方面，缺乏理論結合實踐的研究。此外，對于定量方法的忽視，也使理論建設難以在實踐中得到檢驗和發展。
3、理論體系問題
目前，精準廣告的研究成果集中在其概念、特征以及發展趨勢上，對于概念的內涵和外延，精準廣告在整個廣告、營銷活動中的位置、與其他營銷方式的關系以及精準廣告與傳播學、社會心理學等相關學科的結合的研究比較欠缺。跳出廣告自身局限，從社會學、心理學、傳播學等視域看精準廣告及其帶來的新現象、新問題無疑具有重要的意義。總體來說，精準廣告研究目前還處在理論體系的建設中。
4、研究存在的認識誤區
首先，一些研究者過分強調精準和數據的重要性，夸大了精準廣告的作用。數據很重要，但更重要的是數據背后的信息挖掘，并以此制定適當的廣告策略。從傳播理論角度看，這是魔彈論思想帶來的認識誤區。魔彈論產生在電視、報紙控制了信息渠道的大眾傳播時代，其核心觀點是：傳播媒介擁有不可抵擋的強大力量，它們所傳遞的信息在受傳者身上就像子彈擊中軀體，藥劑注入皮膚一樣，可以引起直接速效的反應；它們能夠左右人們的態度和意見，甚至直接支配人們的行動。如今，傳統媒體的受眾已經轉變成主宰信息的用戶。沒有哪一種傳播方式能使他們中彈即倒。
其次，對精準廣告的研究言必及互動。實際上，研究者們所指的互動只是用戶點擊廣告鏈接、瀏覽廣告頁面這些反饋行為。這種反饋式的信息傳遞不是精準廣告所獨有的，當然也不能算作精準廣告的特征之一。真正的互動是用戶能夠自己調度感興趣的信息，并參與到廣告的流程當中，這在目前的廣告應用中還未實現。我們期待，在更成熟的技術條件下，互動會成為精準廣告的一大亮點而非特征。
三、精準廣告的特征
（一）精準鎖定需求
精準廣告的精準體現在對潛在顧客的消費需求的把握上。大數據時代，企業通過消費者在網絡世界的行為直接鎖定其需求，而不是主要通過年齡、性別等統計屬性來推斷其需求。因此，在精準廣告的世界里，廣告主更關心的是潛在顧客的需求是什么，而不是潛在顧客本身。
精準的需求定位，使廣告主可以針對性地投放廣告信息，實施營銷活動。這就能夠有效提高廣告投放的效率，以及整個廣告行業的資源利用效率。對于廣告的接收者來說，定向的廣告信息也為他們選擇商品和服務提供了便利，因為這些信息是他們需要的。
（二）廣泛覆蓋
數據庫營銷是一種精準化的營銷方式，卻不能為廣大的廣告主和網絡用戶所用。因為企業間的各種數據庫是分隔的，這使得同一個用戶的消費需求信息只能被一家或幾家公司使用。這種信息孤島效應是進一步實現精準投放的阻礙，其存在使消費需求信息無法充分發揮自身價值，企業也難以利用這些資源進一步擴展市場。
精準廣告在很大程度上可以消減信息孤島問題，因為它建立在更大的用戶行為數據基礎之上。百度、谷歌等大型互聯網企業握有豐富的數據資源，可以為各行各業的廣告主廣告業務，實現精準投放。目前，網絡廣告的DMP（數據管理平臺）僅限于自身數據，盡管這些平臺掌握的數據量已經非常驚人，但在覆蓋范圍上仍然有很大空間。要實現更大范圍的覆蓋還有賴數字圍墻的打破和基礎網絡設施的進一步完善；讓消費者需求信息在整個網絡共享，讓更多人方便、快捷地進入網絡世界。
（三）長尾市場繁榮
長尾市場是長期存在的，只是進入網絡時代，長尾需求才逐漸得到重視。因為當信息幾乎無需成本就能呈現在人們面前的時候，長尾市場才具有盈利的可能性。精準廣告推動了廣告行業自身的長尾發展。首先，它針對單個用戶的需求定向投放；其次，它能為數量眾多的中小企業提供高效率、低成本的廣告投放方案。精準廣告將人、企業的需求聚合起來形成價值，這在大眾傳媒時代是難以實現的。
廣告長尾市場的發展又推動了產品長尾市場的發展。在傳統媒體時代，市場總是被少量的大熱產品所掌握。個性化的、小眾的需求則被淹沒在大熱產品的浪潮中。如今，小眾產品的市場空間得到釋放，電子商務的大熱就是例證。長尾市場的繁榮歸功于精準廣告，從更本質上來說歸功于信息傳播方式的變革。精準廣告也是這一信息傳播方式變革的產物，它通過廣告促進了各行各業的長尾市場的發展，帶來了如今我們習以為常的長尾和熱門共同繁榮的局面。
（四）信息告知功能的回歸
廣告自誕生之日起，其功能隨著傳播方式的變革而不斷變遷。從告知到勸服，再到誘導，每一種功能都與傳播媒介的特息相關。網絡時代，廣告的核心功能仍是信息傳遞。
精準廣告形式多樣，但都離不開網絡技術。無論是搜索引擎廣告，還是社交網絡廣告、網頁推送、電子商務平臺的推薦都常用文字鏈接來告知關于商品的信息。這種信息告知方式和最初的廣告形式相似。只是信息的載體，從店面招牌，實物標志變成了網絡；廣告活動的中心從企業和產品變成了消費者。從傳播的角度來說，信息告知是廣告最本質的功能，精準廣告從一定程度上實現了信息告知功能的回歸和升華。
（五）廣告與其他營銷手段間的邊界逐漸模糊
在傳統媒體時代，廣告與人員推廣、促銷、公關等營銷手段的分界清晰。但在網絡時代，尤其是在精準廣告中，不同營銷手段間的邊界難以區隔。精準廣告信息同時也可能是促銷信息、人員推廣；而且，在點擊轉化率和購買轉化率上具有較大的優勢。
廣告與其他營銷手段間邊界的模糊使經典的營銷理論和廣告理論難以很好地指導當前的廣告實踐。廣告的研究者要站在更高的角度來理解廣告及精準廣告的本質，進一步界定和劃分廣告和營銷組合的相關概念。在實踐領域，越來越多的廣告主更青睞精準廣告，更注重廣告對當前的關注度和銷售量的影響。
四、精準廣告的發展趨勢與面臨的問題
總體來說，精準廣告會朝著更高效的方向發展。目前，在網絡廣告投放中已經有程序化購買等自動化投放方式。自動化使廣告的投放形式、投放時間、預算分配均更加靈活，提升廣告投放效率，減少人力成本。此外，場景化和平臺化趨勢也使精準廣告更加高效。
（一）場景化趨勢
場景是指人所處的環境，它包括時間、空間等客觀要素，也包括情景、氛圍等人的主觀感知要素。移動傳播的本質是基于場景的服務，即對場景（情境）的感知及信息（服務）的適配。場景成為了繼內容、形式、社交之后媒體的另一種核心要素。
現階段的精準廣告大多是根據個人的網上行為和注冊信息等推動，這種推送一般具有滯后性，同時無法精確了解潛在顧客在何種情景下產生的需求，因此就無法對其性質進行深入了解，如需求是即時的還是延時的。這種情況可能會導致信息在錯誤的時機或場景被發送到用戶手中。場景感知技術使精準廣告能在合適的時間、合適的情景推送給有信息需求的人。因此，更精準、高效的廣告推送還有賴于場景的搭建，場景信息的感知和及時處理。
（二）平臺化趨勢
目前，在業界已經有了百度聯盟程序化購買廣告平臺。這些巨頭憑借自身的數據優勢和技術力量將精準廣告所需資源整合在自身的平臺上。大平臺為眾多中小企業廣告主省去了數據挖掘和分析的難題；同時在一定程度上消減數據孤島效應，使需求信息發揮更大的價值。因此，目前精準廣告的發展在很大程度上依賴這些大型網絡平臺。
平臺不僅能提供有用數據，也能提供廣告投放界面，還可以是廣告業務的商。對于企業來說，在大型網絡平臺上投放精準廣告，能獲得更大范圍的用戶覆蓋，同時可以利用平臺的更多資源，多渠道傳播品牌。
當然，由于廣告業務的高效運作能為平臺帶來利潤，各大平臺之間的競爭是很激烈的。對于消費者和廣告主來說，這種競爭能刺激平臺提供更好的廣告服務。從更長遠的角度看，大平臺之間的信息藩籬也會被消除，因為只有這樣才能消除信息孤島效應。
（三）個人隱私問題及解決思路
網絡時代，個人的喜好、生活習慣以及人際關系等信息都會成為企業關注的對象，這使很多人感到自己的隱私被侵犯，何況人們還不知道企業將如何使用這些信息。
在數字時代，關于每個人的信息都是重要的資源，是創造財富的要素。要想改變現狀，不妨把個人信息當做私有財產，它的主人可以通過市場交易獲取收益，也可以知曉它們是如何在市場上流通和被使用的。這個方法的好處在于它能夠解決社會生產對信息的需求，同時很大程度上消減人們對隱私問題的擔憂。當然在具體實施的過程中會有很多問題，如思想的轉變、市場的規范和監管等等。其中會涉及到很多文化和道德問題，但從總體來看，這一解決思路是符合數字社會發展趨勢的。
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關鍵詞：Nutch；HBase；大數據
中圖分類號：TP393.09；TP333
搜索引擎能根據一定的算法或者規則，運用計算機程序從互聯網上抓取信息，并在組織、處理和索引信息之后，為用戶提供檢索類服務。Nutch2.x版本通過使用Apache Gora處理對象的持久映射，使得存儲從特定的底層數據存儲分離出來。這意味著我們可以實現Nutch與眾多NoSQL存儲解決方案相集成。HBase，一種面向列的分布式存儲系統，具有高可靠性、高性能、可伸縮的優點，利用HBase可在廉價PC上搭建起大規模集群。在致力于起源于開源項目Nutch的大數據處理方面，二者結合所帶來的優勢不言而喻。
1 需求分析
隨著多元化新興媒體形態不斷出現，互聯網上的數據每年將增長50%，并且目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。搜索引擎作為連接受眾和互聯網海量信息的窗口，發揮著重要作用。而傳統通用搜索引擎難以滿足企業或者個人的定制化需要，難以準確判別用戶感興趣的信息并提供相應的搜索服務，為解決這些問題，Nutch應運而生。
反觀儲存層面，當代典型的關系型數據庫在大數據的應用中越來越乏力，例如為巨量文檔建立索引、高流量網站的網頁服務，以及發送流式媒體等方面。而以HBase為代表的NoSQL能實現數據高并發讀寫，海量數據存儲和訪問，高擴展性，這些優點使得它在處理Nutch抓取到的海量數據時游刃有余。
2 系統體系結構設計
2.1 系統框架
圖1 系統框架結構圖
如圖1所示，Nutch網絡爬蟲不斷搜索Internet來搜尋新網頁，或者更新過的網頁，網頁獨立的存儲在HBase中，等待索引。通過MapReduce對抓取到的網頁進行索引，以提高用戶搜索的方便性和準確性。最后用戶通過搜索程序入口提交目標關鍵詞，通過索引在HBase中找到相關記錄，并返回給用戶。
2.2 Nutch工作過程
圖2 Nutch工作過程
（1）Injector注入目標URL列表。從用戶指定的urlDir目錄下，獲取URL列表內容，并進行格式化、過濾，消除其中的不合法地址，設定抓取狀態（fetched和unfetched）和初始分值；將URL及其狀態、分值存人CrawlDB數據庫，或更新已有內容成最新的；（2）Generator產生成抓取列表。從CrawlDB數據庫中將地址取出，按一定規則進行過濾和排序；最后將生成的列表寫入segments中；（3）Fetcher抓取網頁。對segments下的抓取列表順序抓取。在抓取過程中，頁面的地址可能會發生跳轉，需要重定向。該過程采用多線程方式，獲得頁面源文件后同時進行下一步操作，即解析內容；（4）解析網頁內容。解析segments目錄中由Fetcher抓取到的頁面，將頁面分解到parse_date和parse_text目錄下。其中，parse_date中保存頁面的標題、輸入輸出鏈接等內容；parse_text中保存頁面的文本內容；（5）更新CrawlDB及反轉鏈接。根據segments目錄下的crawl_fetch和crawl_parse來更新CrawlDB，增添新的待抓取URL地址。Invert Links統計外部頁面對本頁面鏈接，并更新LinkDB，為建立索引的工作提供準備；（6）Indexer建立索引及索引去重。該過程生成Lucene索引，將本地數據轉換成文本，并進行分析，并將已分析的文本保存到數據庫中。
3 系統部署及實現
3.1 Nutch及HBase安裝部署
（1）Nutch 在Eclipse下的配置過程。使用svn從nutch官方網站直接檢出項目到本地后，配置項目路徑，刪除項目文件夾下src文件夾，隨后添加部分的java和test文件夾。由于Nutch在版本1.2之后，使用ivy來進行依賴管理。因此要添加IvyDE依賴庫，使用ivy下ivy.xml作為依賴庫，最后進行ant；（2）Ubuntu終端下直接配置HBase。在終端下，使用wget工具下載zookeeper，并編輯zoo.cfg文件。為防止在負載壓力過大，linux默認文件句柄數過低會造成異常，還需要修改nproc值。最后編輯hbase-env.sh、hbase-site.xml、regionservers，添加或修改相關屬性值；（3）Nutch文件自動儲存到HBase。由于Nutch2.x自身在設計過程中，已經利用Gora將底層數據存儲抽象出來，因此只需要在gora.properties中添加了gora.datastore.default屬性，并對nutch-site.xml、ivy.xml進行簡單修改即可。
3.2 Nutch與HBase結合在大數據方面的潛在價值
毫無疑問，大數據是一座金礦。Nutch搜索引擎結合HBase，可以充當在這座金礦中，進行數據挖掘以獲取有價值信息的淘金工具。下面舉幾個例子進行詳細說明。
政府部門大都擁有海量數據，如交通管理部門有路段監控、車站監控等數據，衛生等有關部門擁有流感數據等數據，公安部門有大量的身份信息數據等數據。如果這些數據與Nutch的搜索日志記錄以及存儲在HBase中的全網數據結合，則可以輕松科學地實現路線智能規劃提醒、流感疾病預測、嫌疑人信息鎖定等等功能。
大型企業如金融、通信等行業也擁有海量數據。但同樣沒有大數據處理能力，面對海量數據也不能為企業創造更大價值。如果能夠應用HBase，則可以對海量數據進行低成本且的存儲，再結合Nutch進行由淺入深的信息挖掘。
4 結束語
隨著大數據越來越深刻的體現在互聯網的方方面面，搜索引擎需要解決的問題，也變成找到最佳結果而不是大量結果，個性化需求凸顯。數據庫更加強調大規模的數據存儲能力以及高并發訪問。相信提供高質量的搜索結果等強大功能的Nutch，結合擁有著極好的且廉價的可擴展性，優秀海量數據存儲能力的HBase，會被越來越多的企業和個人認可。
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