【摘 要】5G技术具有高速率、低延迟、大连接数等特性，推动了物联网、工业4.0和自动驾驶等新兴领域的发展，但是目前在网络优化、数据管理和安全等多个方面也面临一些挑战。大数据智能分析技术能够通过对海量数据的收集、处理和分析，为5G网络的优化和新兴应用提供强有力的支持。基于此，文章围绕5G网络大数据智能分析技术进行分析，旨在为相关人员提供一定支持。

【关键词】5G网络；大数据；智能分析技术

引言

在信息化高速发展的今天，5G技术作为新一代通信技术，正在引领一场深刻的变革。在5G网络的普及背景下，大量设备接入网络，数据规模呈现爆炸式增长。如何高效处理和分析这些数据，成为5G网络发展的关键问题。大数据智能分析技术通过深度学习、机器学习等手段，能够有效处理和分析庞大的数据，为5G网络的优化和新兴应用提供科学的决策支持[12]。

一、总体架构及特征

为促进人工智能与5G核心的深度融合，在5G网内构建基于网络分析数据功能的智慧化循环工作机制[3]。网络分析数据功能模块作为5G核心网的一个独立功能，其主要处理对象为数据，对数据进行收集、分析，然后把分析结果返回给使用者，这种方式形成了5G大数据智能化分析系统的基本框架。

二、5G网络大数据智能分析技术

（一）跨平台人工智能/机器学习模型共享

1.跨平台模型共享通用架构

第三代合作伙伴计划业务与系统技术规范组第二工作组在第17版中，通过网络分析数据功能，规范了在低频和模型训练逻辑功能中部署人工智能/机器学习（Artificial Intelligence/Machine Learning，AI/ML）的方法，以及AI/ML模型间的交互方式。由于AI/ML模型通常与其开发厂家及所依赖的人工智能框架紧密耦合，导致其难以跨厂家、跨操作系统实现数据共享与模型复用[45]。

2.基于神经网络交换的跨平台模型共享技术

（1）协议缓冲区用来描述网络结构，而神经网络交换将每个计算作为一个节点并为每个节点分配了全球唯一且统一的输入、输出标签，以此形成了整个网络结构。神经网络交换由协议缓冲区所用的属性原型来定义节点功能（卷积层、乘法层等），即定义该节点的作用，该作用的权重由张量协议缓冲区属性存储，且维度由值信息协议缓冲区属性存储。

（2）值信息协议缓冲区描述了所有的输入和输出数据，包括所有维度以及元素类型，同时指出了输入和输出相应元素的大小。所有输入与输出的名称与协议缓冲区中的记录相符。

（3）张量原型用于存储特定权重参数值，根据节点输入输出名称找到其位置并获得相应的参数。

针对通信系统中的运用方式，完善神经网络交换标准。应对神经网络交换的基本构架进行完善以适合常用的网络环境，使神经网络交换具备相同的网络性质，以确保减少神经网络交换的成本消耗。从另一方面来看，通过对神经网络交换的结构进行合理优化以增强压缩率。

（二）超密集异构网络技术

随着5G通信技术的普及以及各行业智能终端部署规模的持续扩展，数据采集与存储的需求正经历持续演进。可以预见，未来所有领域对数据信息处理能力的要求将显著提升，亟需进一步优化数据处理速度与效能。在这一背景下，超密集异构网络技术的应用将成为实现该目标的有效路径。

想实现这一目的，在实际操作过程中应该从网络组织形态上入手，结合企业或者机构中的数据采集和储存需求，制订全面性的策略来落实超密集异构网络技术的运用，并且合理分配多种资源。