利用数据挖掘工具分析上网流量
电信行业数据挖掘技术应用案例总结
电信行业数据挖掘技术应用案例总结数据挖掘技术是一种从大量数据中获取有用信息的技术，通过使用数据挖掘技术，电信行业可以挖掘出隐藏在海量数据中的商业价值，从而提升运营效率和用户体验。
本文将总结电信行业中常见的数据挖掘技术应用案例，以展示数据挖掘在电信行业中的重要作用。
1. 客户细分电信行业拥有海量的用户数据，包括用户的姓名、年龄、性别、通话时长、通话频率、上网流量等信息。
通过数据挖掘技术，电信公司可以将用户进行细分，以便更好地了解不同用户群体的需求，并提供个性化的服务。
例如，通过挖掘用户的通话记录和上网流量，可以将用户分为高通话时长用户、高上网流量用户等不同群体，并根据他们的喜好和需求提供相应的增值服务。
2. 欺诈检测电信行业一直面临着欺诈问题，例如，SIM卡被盗用或者用户欺诈行为等。
数据挖掘技术可以通过分析用户通话记录、短信记录以及其他使用数据的方式来检测潜在的欺诈行为。
通过建立欺诈检测模型，可以识别出一些异常行为，如通话时长、通话次数等异常指标，从而减少欺诈事件的发生。
3. 用户流失预测对于电信公司而言，用户流失是一个关键的问题。
通过数据挖掘技术，可以分析用户的使用行为和消费情况，找到用户流失的关键特征，并建立流失预测模型。
通过监测这些特征，并及时采取措施如提供个性化的优惠刺激措施，电信公司可以有效降低用户流失率，提升客户满意度。
4. 营销有效性分析数据挖掘可以帮助电信企业分析其营销活动的有效性。
通过挖掘用户的消费数据、行为数据和营销活动记录，可以了解营销策略的有效性，并进行相应的调整。
例如，通过分析用户对某项营销活动的响应情况，可以确定优化营销策略的方向，提高营销活动的成功率。
5. 路网优化在电信行业，实现高效的通信网络建设和优化是至关重要的。
通过数据挖掘，可以分析用户的通信网络使用情况，找出网络瓶颈，优化网络结构。
例如，在城市中，通过分析用户数据，可以确定最常用的通信信道和通信塔的位置，从而更好地优化通信网络，提供更好的信号覆盖和通信质量。
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析随着互联网的普及，数据的规模不断增大，大数据的时代已经到来。
如何利用这些海量的数据，掌握信息，提高效率，成为当前科技领域的重要课题。
在这个领域，数据挖掘技术是至关重要的一环，它可以让我们通过大数据的洪流，深度挖掘出有价值的信息，从而为企业带来更多的商业价值。
本文将介绍几个大数据应用案例，探讨数据挖掘技术的实际应用。
案例一：天猫双十一数据分析天猫是中国最大的电商平台之一，每年的双十一成为了消费者购物的狂欢节。
在这样的一个大流量的场景中，数据挖掘技术可以发挥重要的作用。
对于天猫来说，通过对消费者的分析，掌握他们的购物偏好、需求及购买力等信息，格外重要。
针对双十一活动，天猫进行了多个方面的数据挖掘。
首先是用户画像的挖掘，即对各个消费者的行为数据进行分析，挖掘他们的购物心理，掌握购物偏好，进行更有的推荐；其次是商品消费大数据分析，通过对商品的销售数据进行分析，找出最受欢迎的商品，进行更优质的推广。
此外还可以通过大数据分析来制定精准的营销计划，调配资源，提高商品成交率。
案例二：零售巨头沃尔玛的大数据应用沃尔玛是世界上最大的零售商之一，除了传统的销售模式之外，沃尔玛还利用独特的大数据技术，通过数据的分析来优化生产、供应链等方面。
例如，对销售数据和消费者的行为数据进行分析，可以预测出某一时间段内销售额的变化，助于制定销售策略；再如对供应链数据进行分析，可以及时发现供应链中的问题，对此加以解决；最后，基于自身的数据优势，沃尔玛还着眼于提高用户体验，实现了用户画像和个性化推荐等应用。
案例三：社交网站中的数据挖掘应用社交网站中有着大量的用户数据，数据挖掘技术的应用可以为企业创造更多的价值。
例如，美国的LinkedIn就利用职业履历等信息为企业提供高质量的招聘及推荐服务；Facebook通过营销平台等应用实现了个性化的广告投放；Twitter则是针对舆情进行了大量的研究，为政府、企业和社会大众提供相关的分析报告。
网络流量知识：网络流量分析的数据挖掘
网络流量知识：网络流量分析的数据挖掘近年来，随着互联网的普及和便利，网络流量愈加庞大。
网络流量指的是通过网络传输的数据量，也就是我们平时使用网络进行通信、观看视频、下载文件等等操作所产生的数据量。
随着网络流量的增大，对网络流量的分析也越来越需要，网络流量分析的数据挖掘就应运而生。
网络流量分析的数据挖掘是指通过对网络中数据包的捕获和分析，来对网络流量进行统计、分析和预测的一种方法。
通过对网络流量的分析，我们可以了解到网络中的活动情况，包括哪些用户正在使用网络、哪些应用程序正在运行、哪些网站被访问等等，这对于网络安全和网络管理至关重要。
网络流量分析的数据挖掘可以通过以下方式进行：1.捕获数据包：通过网络捕获器（如Wireshark）来捕获网络中的数据包，这些数据包包含了网络中所有信息的传输，通过对数据包的捕获，我们可以了解到网络中的活动情况。
2.数据清洗：在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗，将无用的数据过滤掉，只留下有用的信息。
3.数据统计：对清洗后的数据进行统计分析，可以了解到网络中的活动情况，比如哪些协议被使用、哪些应用程序被使用、哪些IP地址最频繁被访问等等。
4.数据可视化：将统计分析的结果通过图表、地图等形式进行可视化，更容易让人理解分析结果。
通过对网络流量的分析，我们可以得到很多有用的信息，例如：1.网络上的瓶颈：对网络流量进行分析，可以发现网络存在的瓶颈，进而对网络进行优化。
2.网络异常行为检测：通过对网络中的异常流量进行分析，可以及时发现系统故障、拒绝服务攻击、网络钓鱼等安全问题，从而加强网络安全。
3.对网络进行优化：通过网络流量分析，可以了解到用户的使用习惯、热点应用、访问频率等，可以根据这些信息对网络进行优化，提高用户体验。
总之，网络流量分析的数据挖掘可以对网络安全和网络管理起到重要的作用。
但是，在进行网络流量分析的时候，也需要注重数据隐私和安全，保护用户的隐私，防止数据泄露。
利用计算机进行网络流量分析与入侵检测
利用计算机进行网络流量分析与入侵检测在网络时代，随着互联网的普及和信息技术的快速发展，网络安全问题变得愈发重要。
利用计算机进行网络流量分析与入侵检测成为了保障网络系统安全的重要手段。
本文将从网络流量分析和入侵检测的概念、方法与技术以及实施过程等三个方面进行探讨。
一、网络流量分析与入侵检测的概念网络流量分析是指对网络中的数据进行监控、收集和分析的过程。
通过对网络流量的分析，可以获得关于网络通信行为和流量模式的信息，从而了解网络的运行状态和性能表现。
入侵检测则是在网络中检测到不符合预期行为的情况，如潜在的攻击、异常的网络行为等，并及时采取相应的措施进行应对。
二、网络流量分析与入侵检测的方法与技术1. 签名检测：通过比对已知入侵行为的特征模式，进行入侵检测和识别。
这种方法基于已有的攻击特征数据库，对流量进行匹配，一旦匹配成功，则判断为入侵行为。
2. 异常检测：通过建立网络系统的正常行为模型，对流量进行比对，一旦发现与正常模型不符的行为，就判定为异常行为。
这种方法适用于未知入侵行为的检测。
3. 数据挖掘技术：运用数据挖掘方法对网络流量数据进行分析和挖掘，发现隐藏在海量数据中的异常行为和规律，从而进行入侵检测。
三、网络流量分析与入侵检测的实施过程1. 网络流量采集：利用网络监控设备或软件工具，对网络流量进行实时采集。
采集方式包括混合式和非混合式两种方式，根据需求选择适合的采集方法。
2. 数据预处理：对采集到的网络流量数据进行预处理，包括去噪、过滤和规范化等步骤。
通过预处理可以得到符合需求的原始数据。
3. 特征提取：根据具体的分析目的，从预处理得到的原始数据中提取重要特征。
特征提取是网络流量分析和入侵检测的核心步骤，主要根据不同方法和技术进行选择和提取。
4. 分析与检测：利用提取到的特征，结合所选用的分析方法和检测技术，对网络流量进行分析和检测。
根据分析结果，判断是否存在异常行为或潜在的入侵事件。
5. 响应与修复：在发现异常行为或入侵事件后，及时采取相应的响应措施，如封锁攻击源IP、升级系统补丁等。
网络流量分析与挖掘
网络流量分析与挖掘随着互联网的飞速发展，网络安全威胁也愈加猖獗。
如何有效地监测和管理网络流量，成为企业和机构迫切需要解决的问题。
因此，网络流量分析与挖掘技术备受关注。
本文将介绍网络流量分析与挖掘技术的基础知识、应用场景及未来发展前景。
一、网络流量分析与挖掘的基础知识网络流量指的是在网络中传输的数据包的数量和种类。
网络流量分析与挖掘技术旨在通过监测网络流量，分析网络数据的特点和规律，发现网络中存在的异常行为，以及帮助网络管理员优化网络流量，提高网络安全性和性能。
网络流量分析和挖掘技术主要包括数据获取、流量过滤、数据可视化和数据挖掘等方面。
其中：1. 数据获取：是指采集网络中的数据包，包括数据包的原始内容和元数据。
数据获取可以通过网络流量监测器、协议解码器、数据包解析器等工具实现。
2. 流量过滤：是指对采集到的网络数据进行筛选，减少噪声数据和冗余数据。
流量过滤可以基于协议类型、IP地址、端口号等多种维度进行过滤。
3. 数据可视化：是指将采集到的网络数据进行可视化展示。
网络数据可视化可以帮助用户直观地了解网络流量的趋势、瓶颈和异常情况。
4. 数据挖掘：是指从网络流量数据中发现隐藏的信息和规律。
数据挖掘主要应用于网络安全领域，包括入侵检测、威胁情报分析等。
二、网络流量分析与挖掘的应用场景网络流量分析与挖掘技术可以应用于各种网络环境，帮助企业和机构有效地监测和管理网络流量，增强网络安全性和性能。
以下是网络流量分析与挖掘技术的主要应用场景。
1. 网络安全监测网络流量分析和挖掘技术可以通过分析网络数据包，监测网络中的安全威胁。
利用数据挖掘算法，可以识别网络中的异常行为，如DDoS 攻击、僵尸网络和恶意软件等，及时采取相应措施，保障网络安全。
2. 网络性能优化网络流量分析和挖掘技术可以通过流量过滤，识别网络中的瓶颈和瓶颈原因，以及优化网络配置和带宽规划等。
数据可视化技术可以直观地展示网络负载情况，帮助网络管理员了解网络的运行情况，及时优化网络性能。
数据挖掘技术在网络安全中的应用案例分析
数据挖掘技术在网络安全中的应用案例分析随着互联网的快速发展，人们在日常生活中越来越依赖于网络。
然而，网络安全问题也不断涌现，给我们的生活和工作带来了巨大的威胁。
为了应对这些威胁，越来越多的组织和企业开始专注于网络安全，并借助数据挖掘技术来提高网络的安全性。
本文将通过分析一些实际案例，探讨数据挖掘技术在网络安全中的应用。
案例一：异常行为检测异常行为检测是网络安全中一个重要的应用领域，它通过分析网络设备和用户的行为模式，识别出异常的行为，并采取相应的措施。
一个成功的案例是美国国防部在网络安全中的应用。
他们利用数据挖掘技术分析网络流量，通过建立基于机器学习的模型，准确地识别出恶意攻击行为。
通过对异常行为的识别和反馈，他们成功地保护了国家的网络安全。
案例二：威胁情报分析威胁情报分析是指通过收集、整理和分析来自各部门和组织的威胁信息，以提前发现网络攻击行为或威胁，并采取相应的防御措施。
数据挖掘技术在此领域也发挥了重要的作用。
以联邦调查局（FBI）为例，他们通过分析海量的威胁情报数据，利用数据挖掘技术挖掘隐藏在数据背后的规律和模式，准确地识别和预测网络攻击事件。
这种方式使得FBI能够更加高效地应对网络安全威胁。
案例三：网络入侵检测网络入侵检测是一项关键的网络安全任务，它旨在通过监视网络流量、识别和定位潜在的入侵行为，并采取及时的措施来防止和阻止这些威胁。
数据挖掘技术在网络入侵检测中发挥着重要作用。
一家国际知名的互联网安全公司使用数据挖掘技术分析大量的网络数据，发现隐藏的入侵事件。
他们通过建立基于机器学习的模型，实时地识别和分析网络上的异常流量，并及时采取相应的反制措施。
这种方法极大地提高了网络入侵检测的准确性和效率。
案例四：电子邮件垃圾过滤电子邮件垃圾过滤一直是一个具有挑战性的问题，因为垃圾邮件的数量庞大且不断变化。
数据挖掘技术在电子邮件垃圾过滤中发挥着重要作用。
谷歌就是一个很好的例子，他们利用数据挖掘技术，对大量的电子邮件进行分析和分类。
网络安全中的异常流量检测与分析
网络安全中的异常流量检测与分析随着互联网的飞速发展，网络安全问题日益凸显。
网络攻击常常会导致重大的经济损失、数据泄露以及公共安全问题。
恶意攻击的手段和技术越来越高级和复杂，传统的防火墙、入侵检测等安全系统已经难以应对这些攻击。
因此，网络安全领域需要更加高效、智能的解决方案，异常流量检测与分析成为了网络安全的一个重要领域。
一、异常流量的概念和类型异常流量指网络中不符合正常流量特征的流量。
正常流量是具有一定规律性和重复性的网络数据传输，如基于HTTP协议的web访问、电子邮件传输等。
而异常流量则与正常流量相反，具有不规律、突发、高密度等特征，如DDoS攻击、僵尸网络、网络蠕虫等网络安全攻击常见的异常流量。
1. DoS/DDoS攻击DOS（Denial of Service）攻击和DDoS（Distributed Denial of Service）攻击是常见的网络攻击手段之一，旨在通过向目标主机发送大量的服务请求，引起主机的资源瓶颈，让其无法继续提供正常服务。
攻击者通过利用蠕虫、僵尸网络等方式使攻击源变得分散，加大攻击的威力和隐蔽性。
2. 网络蠕虫网络蠕虫是一种具有自我复制能力的恶意程序。
蠕虫扫描网络中的其他主机，通过利用程序漏洞传播自身。
随着蠕虫感染的主机数量增加，网络带宽消耗加大，造成网络拥塞，最终瘫痪整个网络。
3. 僵尸网络僵尸网络是一种通过感染大量的主机，将这些主机作为远程控制的终端，进行大规模的DDoS攻击等恶意活动。
通过远程控制多个僵尸主机，攻击者可以使用其合成的攻击能力来瞄准目标并执行各种攻击操作，如网络流量攻击、网络封锁、木马植入等。
二、异常流量检测的实现方法异常流量的检测可以通过以下方法实现：1. 基于流量统计方法基于流量统计方法是一种被广泛使用的异常流量检测方法，通过对网络流量进行统计和分析，识别不同类型的流量，当发生异常流量时，报警或进行相应的处理。
这种方法同样可以使用机器学习技术对大量的流量数据进行训练和分类，提高异常流量的准确性和细化程度。
网络流量分类与分析技术研究综述
网络流量分类与分析技术研究综述网络流量是指通过网络传输的数据包的数量和速率。
在互联网时代，网络流量成为了信息传输的重要指标，通过对网络流量的分类和分析可以了解网络的使用情况、发现网络故障、提高网络性能等。
本文将对网络流量分类与分析技术进行综述，并介绍其应用领域和未来发展方向。
一、网络流量分类技术网络流量的分类是通过对流量数据包进行特征提取和识别，将流量划分为不同的类型。
常见的网络流量分类技术包括端口号识别、深度包检测、统计分析等。
1. 端口号识别端口号是TCP/IP协议中用于区分不同应用程序或服务的标识符。
通过识别数据包的源端口号和目的端口号，可以判断该流量所属的应用程序或服务。
例如，源端口号为80表示该流量属于Web浏览器的HTTP请求，而源端口号为443表示该流量属于使用HTTPS协议加密的Web服务。
2. 深度包检测深度包检测是指对数据包的负载进行深入分析，提取出更多的特征信息以进行分类。
深度包检测可以依靠不同的特征进行分类，比如协议头部信息、数据包长度、数据内容等。
通过深度包检测，可以识别出隐藏在加密协议中的流量类型，提高分类的准确性。
3. 统计分析统计分析是指通过对网络流量数据进行统计和分析，从中抽取出特征规律进行分类。
常见的统计方法包括数据包长度分布、时间序列分析、频谱分析等。
通过对流量数据的频率、持续时间、数据量等进行统计，并结合机器学习算法，可以建立分类模型，实现更精确的流量分类。
二、网络流量分析技术网络流量分析是指对网络流量数据进行解析、处理和分析，从中提取出有价值的信息和模式，为网络管理、安全监测、性能优化等提供支持。
常见的网络流量分析技术包括流量分析工具、数据挖掘、机器学习等。
1. 流量分析工具流量分析工具是一类专门用于捕获、存储和分析网络流量的软件工具。
其中最广泛使用的工具是Wireshark，它可以对网络流量进行抓包和分析，提供了丰富的功能和可视化界面，能够展现数据包的各个层级信息，并支持定制化的分析。
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ＳＡ ＳＳ是 Ｍ ｃｏ ｏｔ公 司的产 品 。Ｍｃ ｏｏ ｔ Ｏ ｅｖｒ２０ ｉｒ ｓｆ ｉｒ ｓ ｆ Ｌ ｒｅ ０ ５ Ｓ Ｓ Ａ ａ ｙ ｉ ｅｖ ｃ ｓ（ ＳＳ ｎ ｌｓ ｓ ｒ ｉｅ ＳＡ ）为商业智能应用程序提供联机分析处 Ｓ 理 （ＬＰ ０Ａ ）和数据挖掘功能。Ａ ａｙ ｉ ｅ ｖｃ ｓ ｎ ｌ ｓｓＳ ｒ ｉｅ 允许用户设计、 创建和管理包含从其他数据源 （ 如关系数据库）聚合的数据的多 维结构，以实现对 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ的支持。而对于数据挖掘应用程序 ， Ｍ ｃｏ ｏｔＳＬＳｒ ｅ ０ ５Ｉｔ ｇａ ｉｎＳｒ ｉｅ （Ｓ Ｓ ｉ ｒ ｓ ｆ Ｏ ｅ ｖ ｒ ２ ０ ｎ ｅ ｒ ｔ ｏ ｅ ｖ ｃ ｓ Ｓ Ｉ ） Ａａ ｙ ｉ ｅｖ ｃｓ允许用户设计、创建和可视化处理那些通过 ｎ ｌ ｓｓＳ ｒ ｉｅ 使用各种行业标准的数据挖掘算法和根据其他数据源构造 出来的 包含完成该步骤所需的所有工具，步骤 内容包括转换到 自动执行 数 据 挖掘 模 型 。ＳＡ 是通 过 服务 器 和 客户 端技 术 的 组合 来 提供 数 据清 除和 合 并 。 ＳＳ Ｏ Ａ 和 数据 挖 掘功 能的 。 ＬＰ 数 据可 以分散在 公 司的各 个部 门并 以不 同的格 式存储 ，或者 ＳＡ 提 供 了用 于数 据挖 掘 的工具 ，用户 可 以借助 这些 工具 识 可能包 含缺 陷项或 缺少项 之类 的不 一致 性 。 ＳＳ 别出数据中的规则和模式，ＳＡ ＳＳ创建数据挖掘解决方案时，首先 （ 四）浏 览数 据
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摘 要 ：本论 文 利用 Ｓ ＬＳｒｅ２０ Ｑ ｅ ｒ０５中的数 据挖 掘 工具 对 某单位访 问外 网的流 量及相 关信 息进 行 了分析 。通过 利 用聚 ｖ 类 、决策树 、Ｎ ￣ｅ ａｅ等模 型得 出 了影 响访 问流 量的 几 个关键属 性 。根 据 这次挖 掘 的结 果 ，网管人 员可在 时 间以及 网段 ａｖ Ｂ ｙｓ ＇ 等方面对流量进行一定的调整 ，从而使网络资源得到最有效的利用。 关． 词 ：数据 挖 掘 ；流量 ；Ｓ ｒｅ ０５ ｔ ＱＬＳ ｖｒ ０ ｅ ２
一
、
东西 。
在一 些应 用 （ 商业投 资等 ）中 ， 由于 数据 变化 迅速 ，因此 如 要求 数据 挖 掘能 快速做 出相应 反应 以随 时提 供决 策支 持 。 数据挖掘中，规则的发现基于统计规律 。因此，所发现的规 则 不必适 用 于所 有数据 ， 是当达 到某 一 临界值 时 ，即认为有 效 。 而 因此 ，利 用 数据 挖掘 技术 可 能会发 现大 量 的规则 。 数据 挖 掘所 发现 的规 则 是动态 的 ，它 只反 映 了当前 状态 的数 据 库具 有 的规则 ，随着不 断 地 向数据 库 中加入 新数 据 ，需要 随 时 对 其进 行更 新 。 （） ３ 数据 挖掘 的主 要 算法 。 初 的数 据 挖掘 分类 应用 大多 都 最 是在这 些方 法及 基于 内存 基础 上 所构 造 的算法 。 目前数 据挖 掘方 法 都要 求具 有基 于外 存 以处 理大 规模 数据 集合 能力 且具 有可 扩展 能力 。主要 的算 法有 ： 决策树
ａｊｓ ｎｓ Ｏ ａｔｅ ｅ ｏｋｒｓｕｃｓｎｔｅ ｓｅｆ ｉ ｔ ｓ． ｄ ｔ ｔＳ ｔ ｔ ｒ ｏｒｅ ｔ ｆｃ ｎ ｕｅ ｕ ｍｅ ， ｔ ｎｗ ｈ ｈ ｅ ｉ ｈ ｍｏ ｉ ｅ Ｋｅ ｗ ｒ ｓ ａ ｎ ｇ ｌｗ Ｓ Ｌ Ｓ ｒｅ２ ０ ｙ ｏ ｄ ： ｔ ｍｉ ｎ ； ｏ ；Ｑ ｅｖ ｒ０ ５ Ｄａ ｉ Ｆ 主要技 术和 实 现方 法 主要技 术 ：数据 挖 掘 。 （ ）数 据挖 掘 的概 念 。数 据挖 掘 （ａ ａＭ ｎｎ ）从技 术 １ Ｄ ｔ ｉ ｉｇ 角度上讲就是从大量 的、不完全 的、有噪声的、模糊的、随机的 实际应用数据中，提取隐含在其 中的、人们事先不知道的、但又 是潜 在有 用 的信 息和知 识 的过程 。 （ ）数据 挖掘 特 点 。数据 挖掘 技术 具有 以下特 点 ： ２ 处理 的数 据规 模十 分庞 大 ，达到 Ｇ 、Ｔ Ｂ Ｂ数量 级 ，甚 至 更大 。 查询 一般 是 决策制 定 者 （ 户 ）提 出 的即 时随机 查询 ，往 往 用 不 能形成 精确 的 查询要 求 ，需 要靠 系统 本 身寻找 其可 能感 兴趣 的
中图分类号 ：Ｔ ３１ Ｐ １
文献标识码 ：Ａ 文章鳊号：ｉ０— ５９（ ０ １ ３ ０６ — ２ ０ ７ ９ ９ ２ １ ）１— ０ １ ０
Ｕｓ ｔ ｉ ｉ ｇＴｏ ｌ ｏＡｎ ｌ ｚ ｎ ｅ ｎ ｔ ａ ｃ ｅＤａ ａＭ ｎ ｎ ｏ ｓｔ ａ ｙ ｅＩ ｔ ｒ ｅ Ｔｒ ｆ ｉ
计算 机光 盘软件 与 应用
２１ ０ １年第 １ ３期
Ｃ ｍ ｕ ｅ ＤＳ ｆ ｗ ｒ ｎ ｐ ｌ ｃ ｔ ｏ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒＣ ｏ ｔ ａ ｅａ ｄＡ ｐ ｉａ ｉｎ 工 程 技 术
利用数据挖掘工具分析上网流量
张 俊
（ 州 洪泉 医院 ，江 苏江都 ２ ５ ０ 扬 ２ ２ ０）