摘要：5G通信技术已经成为我国当前重点推广的通信技术，其具备高时速、低时延等优势。在纵深推进5G通信技术的过程中，大数据技术也逐渐扮演着越来越重要的角，将二者科学、充分的结合在一起，将能够显著推动5G通信技术及网络架构的有效完善。
关键词：大数据技术；5G通信网络；应用
1大数据技术在5G通信网络中应用的可行性
1.1有助于改善数据处理
5G通信网络中蕴含着种类较多、数量庞大的数据信息，对数据的收集、分析和存储等提出很高要求，在此情况下，采用先进的大数据技术，可以确保数据采集分析和处理的高效化运行，例如：在使用数据挖掘技术的过程中，可以全面挖掘通信网络中的文字数据、图表数据与视频数据等等，针对性地分析和评价，为数据查询工作提供便利，使得数据查询人员更好地分析与提取各种数据信息。与此同时，在5G通信网络中采用先进的大数据技术，还可以提升数据分析的可视化程度，准确进行数据的分类处理，智能化开展数据存储和分析等工作，
具有较高的数据处理能力。
1.2提升网络稳定性无声鼠标
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由于5G通信网络属于超密集异构性的网络系统，边界的数量很多，边缘方面的数据敏感度较低，在这样的网络环境中，密集的部署会导致小区边界迅速地增多，再加上形状具有不规则的特点，很容易出现频繁性、复杂性的切换现象，不利于网络的稳定运行。而在使用大数据技术的过程中可以提升边缘数据的敏感度，预防出现网络系统频繁切换的现象。在大数据技术的支持下可以存储更多复杂的边缘数据信息，对其进行收集、筛选与挖掘，使用人工智能算法、数据挖掘算法、数据标图可视化数据分析方式、聚集异构数据库系统的大数据存储方式等，保证网络运作的稳定性，以免出现5G通信网络运行的问题。
2大数据技术在5G通信网络中的具体应用
2.1数据采集与筛选技术
要想实现对5G通信网络中海量数据的分析和存储，首先就需要应用到大数据采集以及筛选技术。大数据采集就是对通信网络中产生的数据进行提取、转换和加载，一般来说大数据
采集技术就分为智能感知层和基础支撑层这两个部分，智能感知层就包括传感器、通信网络以及智能识别系统等，能够实现对各数据源的数据采集。基础支撑层则主要包括物联网、云端存储服务器等，为后续数据的应用和存储管理提供物理保障。在完成数据采集之后，都要进入到数据的筛选阶段，利用大数据筛选技术对获取的海量数据进行抽取和清洗，目的就是将复杂的数据单一化，进一步明确数据的结构，过滤掉一些错误的数据，为后续的数据分析奠定重要基础。贴膜工具
2.2数据挖掘技术
大数据技术在5G通信网络时代里对不同的数据进行相关处理时，有时会应用到大数据的挖掘技术，这项技术主要的目的就是保证被处理数据的相对有效性。其实在很大程度上来说，大数据技术在5G通信网络中应用时，这种挖掘就在一直进行，主要的行为方式就是在面对相关网络运行的态势里明确数据的深度处理发掘和分析，进一步完善通信系统的设立和提升，明确数据存在的既有特点，进一步完善通信系统。此外，在利用大数据技术进行挖掘时，具体要根据数据来做一些模型的编程与制作，并且对网络结构进行多方面处理，最后提升5G通信网络的运行性能和速度。
2.3数据存储与管理技术
大数据能够通过构建相应的数据库，为5G通信网络提供扩展性的存储空间。在完成对数据的分析和深度挖掘之后，需要对不同类型的数据进行分类的存储，要想保证数据之前互不干扰，就可以根据不同类型的数据建立不同类型的数据库，一般就分为关系型数据库、非关系型数据库、图数据库和内存数据库等，通过对通信网络数据的分类存储，能够很好地解决5G通信网络中结构化、半结构化以及非结构化大数据管理和处理的问题。此外，利用大数据还能够拓展5G通信网络的云存储空间，大数据技术和云计算技术就像是一枚硬币的两面，二者密不可分，利用大数据技术就可以将云平台或者是云数据接入到5G通信网络中，对于提升5G通信网络管理质量，优化5G通信网络环境具有十分重要的作用。
2.4移动云计算技术
移动云计算是最近两年内非常火热也是很有发展前景的技术形式，同时它也可以代表大数据时代的技术特征。在相关的应用中，云计算需要和5G通信网络链接，形成有体系的移动设备组合。同时，随着各项信息技术的发展，人们对移动设备的要求越来越高，主要包括智能手机和智能电脑等方面。移动云计算的应用可以有效提升移动设备的性能，满足人们
对移动设备的需求。同时，移动云计算技术主要是将移动云计算与5G通信网络进行有效衔接，形成云服务平台，提升5G通信网络的服务性能。另外，在移动云计算应用的时候，需要注重对技术设施、平台以及计算存储等方面的完善，并且与互联网技术进行有效结合，实现对数据的远程处理和存储，为人们在查询和使用数据方面提供相对便利的条件。
2.5无线监控技术
在5G通信网络发展的过程中，数据中心非常重要，其运作的稳定性直接影响整体通信网络系统的使用效果，在此情况下，就必须严格进行数据中心点的维护和管理，针对性使用无线监控技术措施，在大数据技术的支持下可以及时了解数据中心存有的异常现象和问题，针对性地进行处理，使数据中心能够长期、稳定地运作，处于安全的状态。在使用大数据无线监控技术期间，需要注意以下两点：其一，开展数据中心运作状态的监控工作，及时明确其中有无问题，开展相应的处理工作，以免出现5G通信网络的运作不足或问题；其二，按照网络的运作状况，合理调整相关的无线监控技术，在实时进行数据监测的情况下，获取异常数据信息，便于有关工作部门解决异常问题，保证通信网络能够良好并且稳定地运行。
3基于大数据技术的5G网络体系结构技术发展方向
一是朝着“访问平面－异构站之间的协作网络”的方向发展。可形成C-RAN和D-RAN和无线网状网络三种形式。C-RAN网络形式是一种抗信号干扰能力较强的网络形式。D-RAN是一种能够适应多种回程条件的网络形式，且该网络形式下的站点分布方式更加灵活。而无线网状网络则是一种可以有效弥补有线网络发展劣势的网络形式；二是越来越重视数据平面网管和业务接收器的完善。通过网关设备可以使得流量调度水平得到提升，业务接收器皆可以对主要数据库以及程序进行对接，从而保证网络与云计算之间保持协调；三是更加注重对平面重构网络控制功能的完善。平面重构网络控制功能将逐渐模块化，从而实现对数据信息的科学整合与分类管理。此外，控制功能模块还可以与其他模块进行重构整合，从而能够实现对不同场景的科学标记。最后，通过对功能组件的重组，则能够保证数据库内容完整、准确，并同时根据访问类型丰富服务场景，全面提升网络的开放服务水平。
结语：
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总之，伴随着5G移动通信技术研究的不断深入，我们即将迎来5G时代。5G通信网络的可靠性更强，信息传输效率更高，覆盖面更广，5G通信网络的应用能够加快构建万物互联的
泛在网络，为我们提供更加信息化、智能化和综合化的服务。
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