DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 随着网络黑客、电脑病毒、计算机犯罪严重地威胁着网络信息的安全，网络信息安全问题给用户带来损失的可能性就越大。网络安全保险作为一种新的网络安全风险管理方式得到了学术界和产业界越来越多的关注，成为网络经济时代的一个新亮点。网络安全保险是指投保人因使用互联网络而遭遇网络安全问题，由此造成的损失由保险人负责赔偿的一类保险。由于通常的网络安全防护措施不能完全消除风险，因此网络安全保险是一种转移信息系统安全剩余风险的有效工具。该文对网络安全保险的产生背景进行了介绍，总结自我安全防御投资激励、安全依赖性与风险相关性、信息不对称性和网络安全保险市场重要研究内容，并最后指出网络安全保险的未来发展趋势和挑战。 关键词 :网络安全，安全风险，网络安全保险，信息安全投资 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 网络安全保险(cyber-insurance)是一种新形式的网络安全风险管理方式，把网络用户的风险转移给网络安全保险公司；网络安全保险公司向购买网络安全保险的网络用户收取保险费；网络用户由于发生网络安全事件遭受的损失则由网络安全保险公司负责赔偿。 网络安全保险的研究是从20世纪90年代Lai等人 [ 1 ] 提出在分布式系统中使用数字现金进行风险分担开始。其产生原因是，长久以来，尽管学术界和产业界都研究并开发了许多先进的、用于检测各种网络攻击的网络安全工具和技术，但是实现理想的网络安全保护仍非常困难。具体表现在：1) 网络攻击类型的日益多样化导致设计出完美的网络安全解决方案较为困难。当前，随着技术的不断提高，攻击工具更加专业、易用，因此攻击类型呈现出多样化的趋势，从而导致了设计出完美的网络安全解决方案较为困难。2) 搭便车问题导致网络用户的自我安全防御投资不足。网络用户为提高自身网络安全性购买网络安全产品，在网络安全产品方面做出的投资称为自我安全防御投资。自我安全防御投资行为会产生搭便车问题，即其他用户可以不付成本而坐享他人之利，从而造成网络整体的安全防御投资不足。3) 信息不对称性导致安全防御功能多、价格高的网络安全产品逐步退出市场。在网络安全产品供应商和网络用户之间存在信息不对称性，也就是供应商对网络安全产品质量的了解比网络用户更清晰，从而导致网络用户不了解网络安全产品的真正价值、只愿意付出平均价格购买网络安全产品。进一步导致安全防御功能多、价格高的网络安全产品逐步退出市场。鉴于以上三个问题，研究人员认为由于通常的自我安全防御技术不能完全消除风险，因此网络安全保险是一种转移信息系统安全剩余风险的有效工具 [ 2 ] 。 目前，网络犯罪已令全球经济每年损失接近4450亿美元，网络风险已经成为企业的主要威胁之一，且势头强劲 [ 3 ] 。尽管网络安全保险作为一种新形式的网络安全风险管理方式有着良好的前景，但是当前的网络安全保险机构较少，而且市场竞争也不激烈。这是由于网络安全保险的发展过程中充满着许多不确定性因素，因此网络安全保险研究面临着诸多问题。企业或者个人用户在做出网络安全保险投资决策时需要进行全面而且深入的考虑。 本文主要对网络安全保险的研究现状、研究内容进行介绍分析，指出网络安全保险的未来发展趋势和挑战。首先，介绍网络安全保险的国内外研究发展现状；其次，介绍自我安全防御投资激励、安全依赖性与风险相关性、信息不对称性和网络安全保险市场重要研究内容；最后，指出网络安全保险的未来发展趋势和挑战。
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user: 3. 网络安全保险研究展望 目前，网络安全保险研究取得了一定的进展，作为一个热门的研究领域，未来网络安全保险研究的问题与方向，主要包括： 1) 面向动态IT环境的网络安全保险 某些IT技术(比如云计算、社交网络、移动计算、物联网等)的环境是动态的。这种动态性不仅会影响网络安全事件发生的概率而且增加了信息系统风险评估的困难性，从而使得网络安全保险变复杂。为了在这种动态IT环境中使用网络安全保险保障用户的网络安全，网络安全保险同样需要动态化。动态化的网络安全保险意味着网络安全风险分析和网络安全保险理赔服务流程两方面的动态化。比如，网络安全保险公司把网络安全保险设计成一种供用户购买的在线服务。如果某企业需要长期网络安全保险保障计划，那么该企业投资连续网络安全保险是最佳选择。在这种情况下，能够在线购买的网络安全保险为企业提供了便利。 2) 针对信息不对称性的解决方案 从本文第2.3节的分析中可以看出，信息不对称性不仅影响网络安全保险市场的交易效率而且降低网络安全性。为了缓解信息不对称性造成的负面影响，网络安全保险公司一方面可以使用数字权利管理、可信计算、访问控制和自动认证等IT技术提高被保险人的信息可信度，另外一方面可以与服务供应商合作，也就是前者提供保险，而后者为前者安装监控系统。 3) 基于用户安全水平的安全度量指标研究 在目前的网络安全保险研究中，计算网络安全事件发生概率的方法都是基于研究人员自定义的安全水平或者网络安全事件发生概率函数，而网络安全事件发生概率函数往往又依赖于研究人员自定义的安全水平。但是，已有文献中都没有准确说明如何计算与安全水平有关的值。比如，网络用户初始财富、遭受的经济损失、自我安全防御投资等。针对这些影响安全水平的安全度量指标还需要更深入的研究。 4) 建立统计数据的信息共享机制 使用网络安全保险提高用户安全性是一个相对新的研究领域，国外目前处于理论研究阶段，国内这方面的研究则更少。同时，由于缺乏大规模公开数据集，现有文献提出的模型和方法大都没有在数据集上得到实验验证。另外，考虑到数据隐私安全问题，企业通常不会对外公开内部数据。针对统计数据缺乏问题，需要设计激励机制促使企业对外共享内部数据，而非通过法律手段强迫企业对外进行数据共享。 5) 网络安全事件损失量化方法研究 准确量化网络用户由于发生网络安全事件而遭受的损失一直是安全风险评估中的难题。其原因一方面在于收集IT信息系统数据非常困难，另一方面在于具体说明网络安全事件对用户造成的影响也非常困难。因此，目前仍无损失量化的综合方法。 6) 针对安全依赖性的解决方案 2.2节中指出，安全依赖性造成自我安全防御投资的外部性问题，从而降低网络用户自我安全防御投资的积极性。Srinidhi等人 [ 12 ] 说明尽管当前网络安全保险研究面临诸多挑战性问题，但是在一定条件下，网络安全保险能够激励用户自我安全防御投资，从而提高网络整体安全性。目前，使用网络安全保险解决由于安全依赖性而导致的网络用户自我安全防御投资积极性降低问题的方法大都以网络安全保险市场信息对称为前提条件。因此，在缓解安全依赖性造成的负面影响方面，需要研究人员提出更通用的方法。 7) 风险相关性多样化研究 目前，风险相关性方面的研究工作大都集中在网络攻击的传播性特点导致的风险相关性方面，忽略了其他原因导致的风险相关性。比如，集线器和网卡损坏产生的广播风暴同样会造成风险相关性问题。而且Hao等 [ 24 ] 的研究工作表明，只有17%的网络攻击具有风险相关性特点。文献 [ 13 ] 说明了针对不同原因导致的风险相关性应采取不同的解决方法。另外，如上所述，IT环境多样化不仅会影响网络安全保险也会造成不同类型的风险相关性，但是目前只有少数研究工作在研究风险相关性方面涉及到IT环境多样化问题。 8) 基于网络安全取证的网络安全保险研究 服务供应商不仅有责任控制客户上网行为而且应该承担客户恶意行为给其他人造成的损失。但是目前的网络安全保险理赔只涉及到保险人和被保险人，并未考虑到有可能实施恶意行为的被保险人的终端用户。另外，从服务供应商利益出发，服务供应商可以与执法机构合作，积极协助执法机构的网络安全取证工作。 网络安全取证是网络安全保险公司赔偿被保险人损失之前的必要工作。然而，由于个人或者普通用户占有资源有限而且发生网络安全事件后给其他人造成的影响相对较小，因此执法机构对于个人或者普通用户的网络安全取证工作通常不重视。针对这个问题，需要更加简单方便有效的处理网络安全事故和收集事故线索的方法。
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user: 4. 结束语 即使网络用户拥有了所有的网络安全防范措施，但仍不足以保证其网络安全。网络安全保险以其承保投保人因网络的不确定风险，如黑客攻击、计算机系统遭受入侵等而造成的重要资料丢失、服务中断和营业收入损失的方式减少了用户不必要的损失，为网络安全问题提供了新的解决方案。因此，购买网络安全保险成为保证用户网络寿命的最后一步，也是最关键的一步。 本文首先对网络安全保险的国内外研究发展现状和核心概念进行了综述，然后针对现有研究成果，介绍自我安全防御投资激励、安全依赖性与风险相关性、信息不对称性和网络安全保险市场重要研究内容，最后分析网络安全保险在动态的IT环境、风险相关性多样化、网络安全取证等方面面临的挑战，从而提出未来的研究方向。我们相信，随着相关研究的不断深入和技术的不断成熟，网络安全保险将会得到快速发展，更好地为用户提供风险保障。
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user: 摘 要 珠三角经济区有着良好的产业集群和经济发展基础，近年来在产业结构调整和知识经济兴起的趋势中，珠三角城市群开始焕发新的活力。然而，珠三角区域高校和研究机构每年产生出的大量专利并没有能够融入本地的众多企业的生产活动中，符合要求的知识产权从业人员还有很大的缺口，整个知识产权保护和创新推动政策也有待完善。本文试图从日本国家知识产权战略实践的经验为出发点，探索一条符合珠三角的产学研相结合中知识产权运营与保护的道路。 关键词 :珠三角，产学研结合，知识产权，日本实践 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 产学研结合的概念 党中央在十六届五中全会中明确提出，要建立以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系，形成自主创新的基本体制架构。那么“产学研结合”究竟为何？ 产指生产，其主体应为市场中的企业；学指高等院校，主要培养输出行业所需人才，同时也兼具科研的能力；研指研究机构，主要为企业的生产进行有针对性的研究开发，相对于高校的“学院派”研究，具有更高的成果转化率。因而，产学研结合即是指基于市场机遇，企业、高校和科研院所从各自的发展战略目标和战略意图出发，为了实现共同愿景、获得最佳利益和综合优势，结合彼此的资源或优势而建立的一种优势互补，风险共担，利益共享，共同发展的正式但非合并的合作关系 [ 1 ] 。 也有学者提出“产学研联盟” [ 2 ] 的概念或许更能够表达出理论–应用–生产之间紧密结合的联系，笔者不置可否，其理论愿景非常美好，但是从目前市场发展情况来看似乎还有很大的差距。“结合”在《现代汉语词典》中被解释为 “人或事物之间发生密切联系”，足以概括产学研之间的发展生态。
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user: 2. 产学研结合中知识产权问题的重要性与紧迫性 首先笔者认为应对此处讨论的“知识产权问题”的范畴加以明晰。通常在法学学者笔下所讨论的“知识产权”多为狭义的知识产权，如知识产权权利的归属，知识产权侵权与救济等。而在产学研结合这样的语境下我们所讨论的知识产权问题，更加倾向于企业知识产权运营，政策的宏观指导和高校的人才培养。 为了加入世贸组织，我国在知识产权保护方面被迫采取了较高的标准，然而这并不能代表我国的知识产权法体系是足够完备的，例如外观设计专利权的授予我国所采用的一刀切的形式审查已经不能够切合知识市场的发展生态，为了适应我国自身的发展水平同时又能够跟上国际大背景的节奏，我国需要对自身的知识产权制度进行更加精细并且贴合实际的调整。我国的知识产权立法受到理论界的影响是比较深的，然而高校的理论研究却常常与实践存在着重大的脱节，司法实践中的问题频发，难免导致法律的权威遭受损益。 另一个高校存在的问题就是人才培养模式的落后，一方面，在国内众多法学院的教育中，知识产权是不受重视的一门学科，这或许与知识产权从业所需求的理工科背景以及我国知识产权专业培养的特殊模式不无关系。笔者曾在我国某知名的法学院做短期的交流，并从其本科生中得知，知识产权是被老师以一笔带过的授课方式进行讲授的，而专利法部分则直接忽略。这种模式是非常危险的，知识产权专业人才的缺口将会越来越大。而已经开设专门知识产权专业的学院也存在着纯理论教学和知识结构过于单一的问题，无法适应知识产权保护的实践。 专利的转化率是所有国家在技术强国之路上所面临的共同问题，而珠三角这个问题尤其明显，珠三角和东西两翼聚集了大量的企业，同时也坐拥华南理工大学这样的每年专利申请量都名列全国前三的高校，但是二者的对接却不尽如人意，大批的专利没有转化成为实际的生产力，或者转化的成本过高，浪费大量的社会资源。
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user: 3. 日本知识产权战略实践经验 二战后到20世纪九十年代，日本的制造业飞速发展，并建立了全球最好的有形产品制造体系；而90年代之后，日本的综合竞争力在短短十年之间从第一位跌落到了第二十六位，导致日本政府开始意识到需要摆脱传统的经济发展模式，建立创造性的社会机制，创造具有高附加值的产品参与国际竞争，并推出了“知识产权立国”的战略 [ 3 ] 。 3.1. 日本国家知识产权战略的内容与实践 日本政府在2002年正式发布《知识产权战略大纲》，内容翔实，涉及了近百项措施。其中，在产学研结合与知识产权保护的方面，日本政府做了非常重要的推动。 在立法方面，日本国会于2002年11月通过了《知识产权基本法》，并据此成立了知识产权战略总部，确立了政府的主导地位；司法方面成立了知识产权委员会。由此确立了知识产权保护的总体框架。 大纲提出了知识产权创造战略和知识产权应用战略。创造方面旨在促进高等院校和研究机构的发明创造，以及培养知识产权专业人才。鼓励企业积极申请专利，参与市场竞争；而应用战略则重点强调将研发与生产二者紧密结合，合理推进知识产权向产业的转化，合理地评价和应用知识产权，通过是受保护的知识产权充分地运用使其迅速转化为生产力 [ 4 ] 。 通过这种大力地推进，日本整体的知识产权应用和保护水平有了质的飞跃，以较短的时间在前沿性科技如纳米技术、生物科技、再生医学等领域都占据优势。而高强度的人才培养模式，以及推动法学院知识产权专业和研究生院的知识产权教育的手段，使本国的高质量知识产权从业人数程几何形增长 [ 5 ] 。 3.2. 日本产学研相结合知识产权战略运用的典范成果——筑波科学城 在研究园区的筑波科学城内，有相当一部分国有和企业所属的研究机构，为园区内的企业不断注入创新的血液，研究机构和企业之间的合作基本上没有任何障碍。科学城内的主体比较多样化，有国立研究机构、私营研究机构、高等院校、国有和私营的企业，都统一接受政府的宏观调控。 筑波科学城进行了法人化改革，以革除传统科研体制的弊病。这样的创举毫无疑问能够充分调动已有的科研资源，合并科研院所以促进人员资金甚至设备的灵活流动，最终以企业作为成果的孵化器将知识产权进行转化。对于每年都能够产生的大量的专利技术，科学城会在法律允许的范围内投向社会，通过科技博览会和成果展示会的形式激发整个社会的创新能力。同时，科学城也积极同国际教育机构保持密切的联系，召开国际学术会议，吸引国际科研人员。筑波科学城无疑是日本知识产权战略一次非常成功的尝试 [ 6 ] 。
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user: 4. 珠江三角洲经济发展进路探索 珠江三角洲毗邻港澳，水路陆路交通便捷，拥有近三百万港澳同胞和大批华侨，改革开放以来，通过引进外资、发展外向型企业、购进外国技术设备等措施，当地的企业积累起了相当雄厚的优势。由于较早地接触国际信息，吸引国际技术人员的流入，珠三角地区也培养了许多科研人才 [ 7 ] 。 据上文所述，笔者认为，日本的知识产权推动产学研结合的战略是具有很强的借鉴意义的，而珠三角经济区完全可以依据自身的优势实现扬长避短，创新驱动发展，逐一解决当下存在的问题。毋庸置疑，知识产权已然代替商品成为了现代社会通行的货币和最为重要的一种财富；依靠纯粹的制造业发家致富已经成为历史，在世界利润产业链中，大约有百分之八十的利润集中在核心知识产权上，加工和流通只有剩下百分之二十。以高技术含量为代表的知识产权已经扛起了当今高新、创意产业的大旗 [ 8 ] 。 珠三角地区有着良好的知识产权运用基础，拥有一批优秀的积极创新的企业集中在深圳广州城市群，产学研相结合的概念已经初具雏形，以华为、中兴、小米为代表的通讯行业企业已经开启了研发–生产的良性循环，腾讯等互联网公司也纷纷成立自身的研究院，将科研和企业的发展紧密结合；但是这样点状规模的产学研结合范例还没有得到进一步的推广，笔者认为，参考筑波科技城的范式将高等院校加入上述知识产权运用环节将有利于产学研合作取得大范围的突破，既防止高校理论的闭门造车，又能够促进知识产权成果转化的产业化趋势。政府应充分利用广州大学城的优越资源，打造一个珠三角的产学研一体的高效的科技城。 此外，知识产权高校人才培养的模式也需改造。如今开设知识产权专业的院校所存在的普遍问题有：缺乏与社会需求有效衔接的人才培养机制；缺乏知识结构合理、具有实践经验的教师；教学模式单一，缺乏实践性课程内容设计。据此，华南理工大学法学院、知识产权学院的谢惠加教授对华南理工大学的知识产权专业进行了深入的剖析 [ 9 ] 。这其中包括了为学生的研究方向进行具有不同的专业导向性的课程，配置结构合理的师资力量，督促学生进行实践学习；并且从2015年开始，要求知识产权班的同学辅修工科双学位。这对于众多开设知识产权专业的学院有很好的借鉴意义。 知识产权的发展对经济的发展具有重要的意义，如何保护知识产权，促进经济转型是广东发展的首要问题。关于如何保护知识产权要做到同时重视保护科技投资者和创造者权益并限制知识产权滥用对公共利益。基于此，立足于当前广州知识产权发展的现状和广州经济发展的形式，既要延续其优势，又要避免其弊端。 面对外源经济要防治知识产权被滥用：广东省有很多外源经济，并且这种发展形态由来已久，它与广东本地经济相互依存。因此，在知识产权的使用上由于形态复杂，法律对此又没有做出明显的划分，因此知识产权被滥用的情况比较普遍。制定相关法律，确定知识产权的使用规范，防治知识产权被滥用。
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user: 摘 要 NetCDF是广泛应用于海洋大气等领域的通用网络数据格式，具有良好的自描述性和平台无关性，已经成为事实上的海洋大气领域数据交换标准。在大量NetCDF通过网络进行发布的前提下，要实现有限的带宽限制下避免大型文件下载操作来实现对NetCDF文件的快速选取和数据预览，互联网的云服务技术为这种需求提供了解决方法。本文利用SOA框架结合NetCDF Java提供Web Service服务接口实现对NetCDF文件必要信息的快速抽取，部分的解决了网络带宽限制和大文件下载之间的矛盾，成果应用具有一定的普遍适用性。 关键词 :网络通用数据格式，Web服务，Java，PaaS平台 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 NetCDF (Network Common Data Format，网络通用数据格式)是一种网络通用的数据文件格式，也是支持这种数据格式的一套软件库(Software Library)的通称。它是由NSF (National Science Foundation，美国国家科学基金会)资助项目Unidata计划执行过程的开发成果，设计之初的目的是为该计划下的各种应用提供通用的数据访问方法，NetCDF所涉及的资料的类型包括单点的观测值、时间序列、规则排列的网格数据以及卫星或雷达的图像数据存储与交换。 NetCDF数据文件具有自我描述、平台无关、支持随机访问、支持追加、共享性好、版本延续性好的优点 [ 1 ] ，而且能够存储海量的面向阵列(array-oriented)数据，现在已经成为许多数据采集软件生成文件的标准格式，被广泛用于陆地、海洋和大气科学。 目前，NCEP(National Centers for Environmental Prediction，美国国家环境预报中心)发布的再分析资料，NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration，美国国家海洋和大气管理局)发布的COADS (Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set，海洋与大气综合数据集)均采用NetCDF作为标准 [ 2 ] ，NetCDF已成为一种跨学科的标准数据格式 [ 3 ] 。
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user: 2. 问题描述 尽管NetCDF是为了网络文件共享的目标所设计，但实际上更多的应用还是利用网络这个途径使用ANSI或UNICODE编码的文件进行数据交换，这样的数据文件一般以“.nc”为扩展名，可以通过HTTP或FTP等方式下载并在本地进行应用。 由于NetCDF文件具有广泛的适应性和良好的扩展性，近年来网络上以NetCDF为格式共享的文件持续呈爆发性增长。在IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change，海洋与大气综合数据集)第五次评估报告(AR5)的CMIP (Coupled model Intercomparison Project，耦合模式比较计划)中，各模式数据中心贡献了超过1.5 PB的NetCDF数据 [ 4 ] 。以Unidata网站上的NetCDF样例数据为例，NetCDF数据文件的大小从2.8~281.4 M不等。而实际应用中，一些模式输出的NetCDF文件可以达到2G甚至更大，或者是输出一系列的几百M字节的数据文件。当这些数据文件通过网络进行发布的时候，用户需要将NetCDF文件的下载到本地，然后利用NetCDF程序包扩展开发的各类应用软件对文件进行操作，100 M以内的数据文件操作尚可，过大的文件操作就显得非常不方便。 为了解决海量数据应用和单个及系列大文件使用的矛盾，NetCDF的应用人员和技术人员已经使用了很多先进的方法提高数据用户的应用体验。早期的NetCDF数据发布往往利用关系型数据库对网络的NetCDF文件发布过程进行处理，将NetCDF文件根据其变量、维度和数据内容拆分成不同的数据表，并提供了数据库接口用于远程调用，用户也可以利用接口抽取一部分数据，从而避免了大数据量下载所带来的等待和延迟等问题。但是这种方法也具有相当的缺点，首先，NetCDF的原始资料多种多样，维数多且结构复杂，使用数据库进行管理很困难；其次，气象水文资料的数据量大，关系型数据库难以满足网络环境下大量的多维数据存取的要求；最后，许多用户在下载数据后，还要手工把这些数据再转换成NetCDF格式才能在自己的模式或应用中使用，使用过程非常不方便。 XML结构的元数据的出现也为NetCDF的应用提供了一定的便捷途径。用户上传成果数据的同时发布系统就在后台对文件进行解析，在生成数据表索引的同时将变量、维度和数据的说明抽取到一个结构相对简单的XML文件中作为元数据，更进一步的也可以抽取部分样例数据或生成NetCDF数据的缩略图。这种方式可以让用户对要下载的NetCDF文件具有一个清晰和直观的认识，清华大学地球系统科学研究中心的数据共享发布系统就采用了类似方法来提高用户体验 [ 5 ] ，但这种方式没有从本质上解决NetCDF文件的下载到应用的瓶颈问题。 借鉴互联网上媒体文件(如电影等媒体)发布的技术和文件下载技术，也有人探索使用SM (Stream Media，流媒体技术)和P2P (Point to Point，对等互联网技术)来提高NetCDF文件使用过程中的下载速度。 Unidata组织也在NetCDF的网络应用上也进行了扩展开发，最典型的就是利用OPeNDAP (Open-Source Project for a Network Data Access Protocol，开放网络数据访问协议)协议支持获取数据子集的特性，通过Web应用系统对NetCDF等结构文件的支持，用户可以使用检索字符串在服务器端完成对NetCDF文件的抽取并获取需要的数据 [ 1 ] 。这种方式可以让专业的数据使用人员快速熟悉并获取数据，但不完全适合非计算机专业的人员在应用系统开发过程中的应用。
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user: 3. 解决方法 互联网云服务技术的发展为海量大型NetCDF文件的存取技术提供了新的思路，NetCDF的数据获取服务和对数据更进一步的应用服务可以归为云SaaS (Software as a Service，软件即服务)这一层次中。 借鉴成熟系统设计的经验，NetCDF数据发布和应用系统在获取新的数据发布时首先要生成各个NetCDF文件的索引和元数据进行发布，在实际应用过程中利用Java的Web Service服务技术和多线程技术在云端对大型的NetCDF文件进行预处理并提供一定的网络服务接口。接口可以根据用户请求内容在云端对数据文件直接进行处理和抽取并返回信息，其处理和抽取过程可以是同步的，也可以是异步的。 一个典型的NetCDF的发布、检索和应用流程如图1所示：成果发布用户上传的文件经预处理后形成数据库中的表索引，以及原始文件和3类辅助性文件，成果应用用户可以由“Web检索页面”进入并检索数据，通过HTTP/FTP服务获取XML格式的元数据文件，实际使用和分析可以直接通过HTTP和FTP方式获取较小的NetCDF样例文件。当服务器的NetCDF文件过大或对数据结果不确认的情况下，则可以通过Web Service接口根据需要获取更详细的数据片段进行分析后再决定是否下载等操作。 为了更好的与互联网服务技术进行结合，需要确定适合NetCDF文件发布的Web Service及开发环境，以及与该开发环境匹配的NetCDF软件库。 3.1. NetCDF Java简介 如前所述，NetCDF也是一套支持NetCDF格式数据读写操作的软件包的名称，这套软件包提供了支持包括C、Fortran77、Fortran90、C++、Java和Python等多种语言的调用接口。 图1. NetCDF文件处理和发布流程示意图 NetCDF Java库具备了对CDM (Common Data Model通用数据模型)的较为完整的支持，提供了一系列的Java API接口来实现对NetCDF、OPeNDAP和HDF5 (Hierarchical Data Format，层次数据结构)文件格式的处理，接口涵盖了我们对本地NetCDF文件操作时所需要的全部功能。NetCDF Java库仅支持对NetCDF-3格式文件的写入，如果要写入NetCDF-4格式的文件，还需要编译后的C程序包支持，TDS (THREDDS Data Server)等开源数据服务系统就是基于NetCDF Java所开发的 [ 6 ] 。 3.2. SOA和Web Service SOA (service-oriented architecture，面向服务的体系结构)是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元通过服务之间定义良好的接口联系起来，接口采用中立的方式进行定义并独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言，这种具有中立的接口定义的特征称为服务之间的松耦合 [ 7 ] 。 Web Service技术是SOA的具体实现。Web Service是自描述、自包含的可用网络模块，可以包含一个或多个具体的业务功能。Web Service基于一些常规的产业标准以及已有的一些技术，如XML (Extensible Markup Language，可扩展标记语言)、SOAP (Simple Object Access Protocol，简单对象访问协议)、WSDL (Web Services Description Language，网络服务描述语言)和UDDI (Universal Description， Discovery and Integration，通用描述、发现与集成服务)等，容易部署和维护 [ 8 ] 。Web Service技术能使得运行在不同机器上的不同应用无须借助附加的、专门的第三方软件或硬件，就可相互交换数据或集成。随着互联网应用服务技术的发展，许多开源的Web Service支持平台已经被广泛应用于各类系统开发过程中，如JBoss SOA和Apache CFX等。 利用Web Service技术可以直接提供对单个NetCDF的数据获取操作，也可以将多个Web Service组合起来形成一个服务链来提供更多的应用支持，例如直接形成图件或加载在在线地理信息平台上。Web Service技术延续了NetCDF文件的自我描述和平台无关性等优点，使得对NetCDF文件的应用用户可以以较小的转换成本完成对数据文件的应用。此外，利用Web Service技术发布NetCDF数据，还可以使不熟悉NetCDF的通用软件开发人员直接利用原有的系统代码获取数据并在原有的平台上进行展示和操作，降低了NetCDF文件利用的技术门槛。
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user: 4. 应用实例 以混合坐标大洋环流模式(HYCOM)为例，水平方向采用麦卡托网格，分辨率为0.5˚的表层温盐场和流场全球模拟结果存储在服务器上的数据量达到7 G左右，模式成果数据的应用人员每次都要花费大量时间在数据下载和比较过程中。利用Apache Tomcat服务器作为载体，部署基于Servlet的Web应用程序和Apache CXF的Web Service服务，以Web页面提供查询入口，通过查询结果可以完成元数据查看和下载，也可以进入到Web Service的服务页面。每个(组) NetCDF文件的Web Service服务页面提供了一系列的接口方法支持用户以不同的方式和数据量获取与该文件相关的全部或部分数据，从而避免了大量的数据文件下载和挑选的过程，可以有效的提高NetCDF成果数据的应用效率。 在系统的接口定义过程中，需要先定义与NetCDF对应的类，并将NetCDF的操作分为面向“维(Dimensions)、变量(Variables)、属性(Attributes)和数据(Data)”四类接口(Interface)，在每类接口下按“定义、查询、提取和写入”分别定义针对性操作方法(Function)，典型代码如图2所示。 图2. NetCDF的网络服务接口代码示意图
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user: 5. 结论 应用实践证明，利用Web Service技术调用后台同步和异步的NetCDF文件操作，结合NetCDF数据文件和元数据索引技术提供数据的共享功能，可以有效的减少模式成果对比和应用过程中的数据传输量，加强了多模式输出数据的实际对比分析能力，可以一定程度上解决网络带宽对大型NetCDF数据发布和应用的限制，从而为海洋大气与水文环境等信息发布提供了新的方法和途径，也为海洋大气水文环境要素等数据密集型信息基础设施(CI， CyberInfrastructure)理念的实践提供了依据 [ 9 ] [ 10 ] 。
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user: 摘 要 本文借鉴了FICO评分的思想，基于贝叶斯判别定理推导出一套评分模型，评分模型最终为一个目标函数是线性函数，约束条件含有二次等式约束的最优化问题。最后，通过一个实例与Logistic回归做了对比，实例结果表明模型是有效的，且模型能够更好的支持实际业务应用场景。 关键词 :信用评分，贝叶斯判别，区分度模型，分箱权重，尺度化 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 概述 在信用评分方面，美国Fair Isaac Corp公司的评分(以下简称FICO评分 [ 1 ] )是应用最为成熟的一种评分模型，该评分在300~850之间，信用评分越高，说明客户的信用风险越小。除此之外，Logistic回归 [ 2 ] [ 3 ] 、决策树、神经网络等也是常用的评分方法。 本文借鉴了FICO评分的思想，并基于贝叶斯判别定理推导出了一套信用评分模型(以下简称评分模型)，该模型是一个目标函数为线性函数，约束条件为二次型的最优化模型。本文评分模型所具有的优点是： ① 本文评分模型得到的是非常直观的整数权重，这对不懂评分技术的业务人员来讲，能够很方便的对评分结果进行解读和应用。 ② 当业务人员拒绝客户的信用业务申请时，可以依据评分结果给予合理的拒绝原因。 ③ 利用本文评分模型得到的多张评分卡，可以方便的比较、混合使用。 ④ 鉴于以往的项目经验：本文评分模型的稳健性是非常好的，利用本文方法建立好的评分卡应用3年后仍然有很好的预测性，而Logistic回归、决策树要逊色很多。
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user: 2. 基于贝叶斯判别的评分模型 评分模型的建立分为5个步骤：输入变量的筛选、输入变量的分箱、评分模型的求解与评估、评分结果的拟合与尺度化、评分模型的部署。 本文研究的内容主要是：评分模型的建立、评分结果的拟合与尺度化。 假设有一批信用良好的客户样本(以下简称好客户样本)和信用不良的客户样本(以下简称坏客户样本)，我们要通过这两组样本数据建立评分模型。基于以往业务经验对评分模型做如下要求和假设： ① 客户信用评分S越大，代表该客户是好客户的概率越大；反之，代表是坏客户的概率越大。 ② 好客户样本评分 S g 服从正态分布 N ( S ¯ g ， σ g 2 ) ， S ¯ g 为好客户样本均值， σ g 2 为好客户样本方差； S g 的密度函数为 f g ( S ) 。 ③ 坏客户样本评分 服从正态分布 N ( S ¯ b ， σ b 2 ) ， S ¯ b 为坏客户样本均值， σ b 2 为坏客户样本方差； S b 的密度函数为 f b ( S ) 。 ④ p ( g | S ) ：信用评分为S的客户是好客户的概率； p ( b | S ) ：信用评分为S的客户是坏客户的概率； ⑤ o d d s ( S ) = p ( g | S ) / p ( b | S ) ：信用评分S对应的好、坏客户的概率比。 ⑥ 评分模型有p个输入变量，各分箱组数分别是 q 1 ， q 2 ， ⋯ ， q p 个，各分箱权重分别如下： 第1个输入变量的分箱权重为： w 11 ， ⋯ ， w 1 q 1 ....... 第p个输入变量的分箱权重为： w p 1 ， ⋯ ， w p q p 记： w = ( w 11 ， ⋯ ， w 1 q 1 ， w ， 21 ⋯ ， w 2 q 2 ， ⋯ ， w p q p ) T ； T = ∑ i = 1 p q i ：总共分箱组数。 ⑦ 好客户样本m个，分别为： g ( 1 ) ， ⋯ ， g ( m ) ；坏客户样本n个，分别为： b ( 1 ) ， ⋯ ， b ( n ) 。 g ( r ) = ( g 11 ( r ) ， ⋯ ， g 1 q 1 ( r ) ， ⋯ ， g p 1 ( r ) ， ⋯ ， g p q p ( r ) ) T ( 1 ≤ r ≤ m ) b ( r ) = ( b 11 ( r ) ， ⋯ ， b 1 q 1 ( r ) ， ⋯ ， b p 1 ( r ) ， ⋯ ， b p q p ( r ) ) T ( ( 1 ≤ r ≤ n ) 注：对于每个样本第 i ( 1 ≤ i ≤ p ) 个输入变量的分箱取值 x i ， 1 ， x i ， 2 ， ⋯ ， x i ， q i 中，有且仅有一个分箱值为1，其他值为0，表示该样本第i输入变量值落在取值为1的分箱区间内。 ⑧ 样本中好客户占比 p g = m / ( m + n ) ，坏客户占比 p b = n / ( m + n ) 。 ⑨ S g ( r ) ：第r个好客户样本的信用评分 ( 1 ≤ r ≤ m ) ； S b ( r ) ：第r个坏客户样本的信用评分 ( 1 ≤ r ≤ n ) 。 基于①、②、③的要求和假设，我们可以画出评分分布示意图如图1所示： 图1. 评分分布示意图 为了能尽量区分好、坏客户两个群体，显然好客户的信用评分应该尽量大，坏客户的信用评分应该尽量小，我们以此建立我们评分模型的目标函数： max ∑ r = 1 m S g ( r ) − ∑ r = 1 n S b ( r ) (1) 接下来，我们确定评分模型的约束条件： 首先，由贝叶斯判别定理 [ 4 ] [ 5 ] ，可得 p ( g | S ) = p g ⋅ f g ( S ) ， p ( b | S ) = p b ⋅ f b (S) ln ( o d d s ( S ) ) = ln ( p g / p b ) + ln ( f g ( S ) / f b ( S ) ) (2) 为了在拟合阶段中，评分结果与客户好坏的概率值能建立函数关系，我们在模型建立时就要考虑评分S与 p ( g | S ) ， p ( b | S ) 的关系。 由于 ln ( p g / p b ) 是个定值，不妨就假设： ln ( o d d s ( S ) ) = ln ( p g / p b ) + S 即 S = ln ( f g ( S ) / f b ( S ) ) (3) 这样就建立了S与 p ( g | S ) ， p ( b | S ) 的函数关系，且S越大， p ( g | S ) 越大， p ( b | S ) 越小。 又因为 S g ~ N ( S ¯ g ， σ g 2 ) ， S b ~ N ( S ¯ b ， σ b 2 ) ，所以 ln ( f g ( S ) / f b ( S ) ) = ln ( 1 2 π σ g exp ( − ( S − S ¯ g ) 2 2 σ g 2 ) ) − ln ( 1 2 π σ b exp − ( S − S ¯ b ) 2 2 σ b 2 ) = ( 1 2 σ b 2 − 1 2 σ g 2 ) ⋅ S 2 + ( S ¯ g σ g 2 − S ¯ b σ b 2 ) ⋅ S + ( S ¯ b 2 2 σ b 2 − S ¯ g 2 2 σ g 2 ) 由(3)得 σ g 2 = σ b 2 ， S ¯ g − S ¯ b = σ g 2 ， S ¯ g + S ¯ b = 0 。 这样我们就可以得到一个初步的评分模型： max   ∑ r = 1 m S g ( r ) − ∑ r = 1 n S b ( r ) s .t .   { σ g 2 − σ b 2 = 0 S ¯ g − S ¯ b = σ g 2 S ¯ g + S ¯ b = 0 (4) 实际上，好、坏客户两类群体信用评分的方差一般不会完全相等，而且在数据测试中我们发现 σ g 2 、 σ b 2 不需要严格相等，效果会更好一些，这样我们可以把约束条件 σ g 2 − σ b 2 = 0 去掉，同时 S ¯ g − S ¯ b = σ g 2 改为 S ¯ g − S ¯ b = 0.5 ⋅ ( σ g 2 + σ b 2 ) 。 另外，如果对S不加约束，由(4)求得的目标函数会异常大，甚至求不出最优解，因此需要对信用评分S的取值范围加以约束，可以想到的方法有： ① 直接将S约束在某一区间范围内； ② 将每个分箱权重约束在某一范围内； ③ 设定各分箱权重的平方和小于某个阈值。 这3种方法都是有效的，但我们发现：第3种约束效果要好一些。另外，考虑到不同的评分模型其分箱组数是会不一样的，为了模型的普适性，我们采用“各分箱权重平方和的平均值小于某个阈值”来对S进行约束。这样，评分模型进一步优化为： max   ∑ r = 1 m S g ( r ) − ∑ r = 1 n S b ( r ) s .t .   { S ¯ g − S ¯ b = 0.5 ⋅ ( σ g 2 + σ b 2 ) S ¯ g + S ¯ b = 0 1 T ⋅ ∑ i = 1 p ∑ j = 1 q i w i j 2 ≤ K (5) 其中，T为分箱组数，K为阈值(在本文实例计算中， K = 2 效果比较理想)。
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user: 3. 评分模型的参数推导 下面我们进行具体的参数推导，由前面的假设我们可以得出： 第r个好客户样本的信用评分： S g ( r ) = ( g ( r ) ) T ⋅ w = ∑ i = 1 p ∑ j = 1 q i g i j ( r ) ⋅ w i j ( 1 ≤ r ≤ m ) 第 r 个坏客户样本的信用评分： S b ( r ) = ( b ( r ) ) T ⋅ w = ∑ i = 1 p ∑ j = 1 q i b i j ( r ) ⋅ w i j ( 1 ≤ r ≤ n ) 好客户样本信用评分之和： ∑ r = 1 m S g ( r ) = ∑ r = 1 m ( g ( r ) ) T ⋅ w = ( ∑ r = 1 m ( g ( r ) ) T ) ⋅ w 坏客户样本信用评分之和： ∑ r = 1 n S b ( r ) = ∑ r = 1 n ( b ( r ) ) T ⋅ w = ( ∑ r = 1 n ( b ( r ) ) T ) ⋅ w 好客户样本信用评分平均值： S ¯ g = 1 m ∑ r = 1 m S g ( r ) = ( 1 m ∑ r = 1 m ( g ( r ) ) T ) ⋅ w 坏客户样本信用评分平均值： S ¯ b = 1 n ∑ r = 1 n S b ( r ) = ( 1 n ∑ r = 1 n ( b ( r ) ) T ) ⋅ w 好客户样本信用评分方差： σ g 2 = E ( S g − S ¯ g ) 2 = 1 m ∑ r = 1 m ( S g ( r ) − S ¯ g ) 2 = 1 m ∑ r = 1 m ( ( g ( r ) − 1 m ∑ r = 1 m g ( r ) ) T ⋅ w ) 2 = 1 m ∑ r = 1 m ( w T ⋅ ( g ( r ) − 1 m ∑ r = 1 m g ( r ) ) ⋅ ( g ( r ) − 1 m ∑ r = 1 m g ( r ) ) T ⋅ w ) = 1 m w T ⋅ ∑ r = 1 m ( ( g ( r ) − 1 m ∑ r = 1 m g ( r ) ) ⋅ ( g ( r ) − 1 m ∑ r = 1 m g ( r ) ) T ) ⋅ w 同理，坏客户样本信用评分方差： σ b 2 = E ( S b − S ¯ b ) 2 = 1 n ∑ r = 1 n ( S b ( r ) − S ¯ b ) 2 = 1 n w T ⋅ ∑ r = 1 n ( ( b ( r ) − 1 n ∑ r = 1 n b ( r ) ) ( b ( r ) − 1 n ∑ r = 1 n b ( r ) ) T ) ⋅ w 令 g = ∑ r = 1 m g ( r ) ，     g ¯ = 1 m ∑ r = 1 m g ( r ) ，     H g = 1 m ∑ r = 1 m ( g ( r ) − g ¯ ) ( g ( r ) − g ¯ ) T ， b = ∑ r = 1 m b ( r ) ，     b ¯ = 1 n ∑ r = 1 n b ( r ) ，     H b = 1 n ∑ r = 1 n ( b ( r ) − b ¯ ) ( b ( r ) − b ¯ ) T 则 最后，我们的评分模型就可以表示为： max   ( g T - b T ) ⋅ w s .t .   { ( g ¯ T - b ¯ T ) ⋅ w = 0.5 ⋅ w T ⋅ ( H g + H b ) ⋅ w ( g ¯ T + b ¯ T ) ⋅ w = 0 1 T ⋅ w T ⋅ w ≤ K (6) T为分箱组数，K为阈值， w 是我们要求解的分箱权重向量，模型是一个二次型最优化问题 [ 6 ] 。
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user: 4. 评分结果的拟合与尺度化 在模型建立中，我们假设： ln ( o d d s ( S ) ) = ln ( p g / p b ) + S 因此，我们采取 S ， ln ( o d d s ( S ) ) 进行线性拟合。 在信用评分的实际应用中，我们往往对某一具体的好坏概率比 o d d s ( S 0 ) 特别重视，期望该 o d d s ( S 0 ) 对应某个评分 S ′ 0 ，不仅如此，还要求信用评分 S ′ 每增加一个固定值 Δ S ′ 0 ，好坏概率比 o d d s ( S ′ ) 就增加一个 o d d s ( S 0 ) 。例如：我们期望好坏概率比为100时对应的信用评分为500分，且信用评分每增加20分，好坏概率比就增加100，当信用评分为700分时，可以推算出好坏概率比为1100。 在此做如下假设： S ′ ：S对应的尺度化后评分。 ：预设的好坏概率比。 S 0 ： o d d s ( S 0 ) 对应的尺度化前评分。 S ′ 0 ： o d d s ( S 0 ) 对应的尺度化后评分。 Δ S ′ 0 ：表示尺度化后的评分值每增加 Δ S ′ 0 ，好坏概率比就增加1个 o d d s ( S 0 ) 。 w ′ = ( w ′ 11 ， ⋯ ， w ′ 1 q 1 ， ⋯ ， w ′ p 1 ， ⋯ ， w ′ p q p ) T ：尺度化后的各变量分箱权重。 进一步假设 S ， ln ( o d d s ( S ) ) 拟合得到的线性方程为： ln ( o d d s ( S ) ) = b 0 + b 1 ⋅ S ( b 0 ， b 1 是系数) (7) 则我们可以得出如下关系： ln ( o d d s ( S ′ ) ) = ln ( o d d s ( S ) ) = b 0 + b 1 ⋅ S (8) ln ( o d d s ( S ′ ) ) − ln ( o d d s ( S ′ 0 ) ) S ′ − S ′ 0 = ln ( 2 ⋅ o d d s ( S ′ 0 ) ) − ln ( o d d s ( S ′ 0 ) ) Δ S ′ 0 即 ln ( o d d s ( S ′ ) ) = ln 2 Δ S ′ 0 ⋅ S ′ + ln ( o d d s ( S ′ 0 ) ) − ln 2 Δ S ′ 0 ⋅ S ′ 0 (9) 由(8)进一步可得： ln ( o d d s ( S ′ 0 ) ) = ln ( o d d s ( S 0 ) ) = b 0 + b 1 ⋅ S 0 (10) 将(8)、(10)代入(9)，得： b 0 + b 1 ⋅ S = ln 2 Δ S ′ 0 ⋅ S ′ + b 0 + b 1 ⋅ S 0 − ln 2 Δ S ′ 0 ⋅ S ′ 0 S ′ = Δ S ′ 0 ⋅ b 1 ln 2 ⋅ S + S ′ 0 − Δ S ′ 0 ⋅ b 1 ln 2 ⋅ S 0 令 c 1 = Δ S ′ 0 ⋅ b 1 ln 2 ， c 0 = S ′ 0 − c 1 ⋅ S 0 ，则 S ′ = c 0 + c 1 ⋅ S (11) ln ( o d d s ( S ′ ) ) = b 0 − b 1 ⋅ c 0 c 1 + b 1 c 1 ⋅ S ′ (12) 式(11)就是尺度化评分 S ′ 与原始评分S的尺度化关系，式(12)就是尺度化后评分 S ′ 与好坏概率比的关系。 需要补充说明是：利用式(7)进行拟合时，实际上并不知道每个原始评分S对应的好坏客户概率比，但是我们可以对原始评分进行排序分组，然后取每个分组原始评分的中间值作为S，每个组的好坏客户数比作为 o d d s ( S ) ，这样就可以进行拟合了。另外，考虑到按原始评分排序分组以后，S值最大的几个组里可能没有坏客户，S值最小的几个组里可能没有好客户，所以要剔除这些“特殊”组，然后再进行拟合。 最后，我们将尺度化评分 S ′ 拆分到每个变量分箱中。拆分时要遵循如下2条原则： ① 每个变量的各分箱权重非负。 ② 各样本的尺度化分箱权重之和仍为 S ′ 。 记第i个变量的尺度化前最小分箱权重 min ( w i ) = min 1 ≤ j ≤ q i ( w i j )   ( 1 ≤ i ≤ p ) ，则 w ′ i j = c 1 ⋅ ( w i j + | min ( w i ) | ) + c 0 − c ⋅ 1 ∑ i = 1 p | min ( w i ) | p     ( 1 ≤ i ≤ p ， 1 ≤ j ≤ q i ) (13) 其中 w i j + | min ( w i ) | 是为了将变量的最小分箱权重由负值变为零值，乘以 c 1 表示的是每个分箱权重的尺度化也服从S到 S ′ 的线性关系，加上 ( c 0 − c 1 ⋅ ∑ i = 1 p | min ( w i ) | ) / p 是为了保证尺度化后的评分值仍然等于尺度化后的分箱权重之和。 例如：假设 c 0 = 115.8 ， c 1 = 23 ， Δ S ′ 0 = 20 ，有3个分箱变量，尺度化过程可用如表1所示： Table 1 Weight scaling for binning variable 变量 w i j | min ( w i ) | c 1 c 1 ⋅ ( w i j + | min ( w i ) | ) ( c 0 − c ⋅ 1 ∑ i = 1 p | min ( w i ) | ) / p w ′ i j 变量1 2.1 1.2 23 76 11 87 0.1 30 11 41 −1.2 0 11 11 变量2 −0.5 0.5 23 0 11 11 0.5 23 11 34 变量3 1 1.9 23 67 11 78 0.1 46 11 57 −1.9 0 11 11 表1. 分箱权重尺度化步骤说明表
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user: 5. 数据测试与对比 数据来源：SPSS自带的bankloan.sav数据，包含：517位拖欠贷款客户(坏客户)，183位不拖欠贷款客户(好客户)。 输出变量：default (1：坏客户；0：好客户)。 输入变量及分箱结果：见表2。 尺度化要求：500分对应的好坏概率比是100:1，且尺度化后的评分每增加20分，好坏概率比增加100。 阈值设置：K = 2。 利用样本数据计算结果如表3所示： Table 2 The binning of input variable 变量 address 地 址 age 年龄 creddebt 信用卡欠款 debtinc 贷款收入比 ed 学历 employ 工龄 income 收入 othdebt 其他债务 分箱1 分箱2 分箱3 分箱4 分箱5 (−， 7) [7， +) (−， 34) [34， +) (−， 1.0615) [1.0615， 1.9607) [1.9607， +) (−， 5] [5， 8.5) [8.5， 13.8) (13.8， +) ed = 1 ed = 2 ed = 3 ed = 4 ed = 5 (−， 3) [3， 7) [7， 12) [12， +) (−， 27) [27， 37) [37， 56) [56， +) (−， 1.926) [1.926， +) 表2. 输入变量及分箱表 Table 3 Calculating results of the scoring mode 变 量 变量分箱 g b g ¯ b ¯ 原始权重 尺度化权重 address (−， 7) 223 117 0.43 0.64 −1.23 36 [7， +) 294 66 0.57 0.36 1.16 58 age (−， 34) 218 110 0.42 0.60 −0.26 36 [34， +) 299 73 0.58 0.40 0.19 40 creddebt (−， 1.0615) 322 75 0.62 0.41 2.15 76 [1.0615， 1.9607) 92 40 0.18 0.22 −0.09 55 [1.9607， +) 103 68 0.20 0.37 −2.14 36 debtinc (−， 5] 152 17 0.29 0.09 2.01 86 [5， 8.5) 145 28 0.28 0.15 1.17 78 [8.5， 13.8) 130 45 0.25 0.25 0.09 68 (13.8， +) 90 93 0.17 0.51 −3.35 36 ed ed = 1 293 79 0.57 0.43 1.34 57 ed = 2 139 59 0.27 0.32 −0.15 43 ed = 3 57 30 0.11 0.16 −0.94 36 ed = 4 24 14 0.05 0.08 −0.32 41 ed = 5 4 1 0.01 0.01 −0.01 44 employ (−， 3) 79 76 0.15 0.42 −3.37 36 [3， 7) 119 52 0.23 0.28 −0.49 63 [7， 12) 140 30 0.27 0.16 1.51 82 [12， +) 179 25 0.35 0.14 2.26 89 income (−， 27) 153 77 0.30 0.42 −0.56 36 [27， 37) 108 39 0.21 0.21 −0.20 39 [37， 56) 116 35 0.22 0.19 −0.22 39 [56， +) 140 32 0.27 0.17 0.91 49 othedebt (−， 1.926) 265 77 0.51 0.42 −0.31 36 [1.926， +) 252 106 0.49 0.58 0.24 41 表3. 评分模型计算结果 尺度化评分 S ′ 与 ln ( o d d s ( S ′ ) ) 如图2所示： 图2. S ′ 与 ln ( o d d s ( S ′ ) ) 拟合直线图 本文评分模型与Logistic回归ROC曲线比较，如图3所示： 图3. ROC曲线对比图 可以看出：文中的评分模型跟Logistic回归模型相比也是一种非常有效的评分方法。另外，基于以往的项目经验：本文评分模型的稳健性是非常好的，利用本文方法建立的评分卡应用3年后仍然有很好的预测性，而Logistic回归、决策树要逊色很多。
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user: 摘 要 目的：采用肠道微生态体外发酵模型对使用抗生素后的婴儿肠道菌群代谢进行探讨。方法：收集2017年5月至2017年9月期间于苏州大学附属儿童医院呼吸科住院的23例明确诊断社区获得性肺炎并同时有静脉使用抗生素治疗的婴幼儿为观察组。同时收集同期于儿童保健科例行体检的16例正常婴幼儿为对照组。采集并处理其粪便标本后置于低聚糖培养基中恒温发酵，24 h后采用气相色谱法(GC)检测各培养基中的短链脂肪酸(SCFA)含量，最后应用SPASS 19.0对数据进行统计学分析。结果：1) 观察组婴幼儿粪便中总短链脂肪酸(SCFA)、丙酸、丁酸的含量明显低于正常对照组(P < 0.05)，乙酸值无差异(P = 0.65)。2) 对照组粪便中乙酸:丙酸:丁酸的百分比为59.1:20.9:15.6，观察组三者比值为84.5:6.3:6.1，其中丙酸、丁酸含量明显低于正常对照组(P < 0.05)。3) 观察组24 h发酵后，各低聚糖培养基总SCFA、丙酸、丁酸含量明显低于对照组(P < 0.05)，乙酸含量除YCFA、MAI、XYI无差异，其余培养基乙酸含量亦低于对照组(P < 0.05)。4) 两组24 h产气量相比，除LAU、RAF、XOS无差异(P > 0.05)，其余各低聚糖培养基(包括FOS、GOS、IMO、MOS、INU、STA、MAI、XYI)观察组明显低于对照组(P < 0.05)。结论：社区获得性肺炎婴儿使用抗生素后，肠道菌群的代谢被抑制，表现为SCFA总含量、丙酸和丁酸含量，部分产乙酸菌群也被抑制。 关键词 :社区获得性肺炎，抗生素，肠道菌群，低聚糖，体外发酵模型，短链脂肪酸 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/