建构中文专业大数据地图

金振邦 张佰娟

[内容提要] 数据库是网络时代的第六媒介，蕴含着全新的思想理念。建构可视化数据地图，是大数据迅猛发展的必然趋势和要求。它能够显示信息的分类聚合和云存储空间，对拓宽专业学科视野、唤醒主体学习意识、推动中文学科跨界融合，有着重要意义。数据地图的架构应体现数据库的特定性质，提供下载路径和实现信息共享。关于数据地图还有许多问题需要研究和实践。

[关 键 词] 中文；专业；大数据；地图

我们已进入大数据时代，它已经渗透到几乎所有领域。大数据风暴正在变革人类的生活、工作和思维，开启了一次重大时代转型。大数据核心就是预测，为人类生活创造前所未有的可量化维度。大数据已成为科学创新和社会服务的源泉，而更多变革正蓄势待发。

随着大数据的无限制拓展，制作大数据地图已迫在眉睫。大数据爆炸般增长，如果没有数据地图的精确导航，可谓一无所用。它最多只是供特定信息检索的信息仓库而已。目前，我们已初步建成3T左右的中文专业大数据库，2018年文学院获批教育厅“吉林省高等院校大数据教学研究中心”。如何运用大数据为教学和科研服务，是一个前沿课题，其核心问题就是实现大数据共享。要做到这一点，必须建构大数据地图，对海量数据进行科学的分类聚合，并且借用云存储空间，为教师和学生的教学和研究提供资源共享。

一、大数据理念：第六媒介

大数据与数据地图。大数据库是从潮水般无序和混沌中产生出来的有序组织。它将改变信息传播方式，其中包括人们的生存方式，学习和研究方式等。媒介本身就是内容，数据库究竟集合了什么信息可能并不重要，而这种信息集合方式，就已包含着全新观念。

大数据是网络时代第六媒介。什么是大数据？它指具有相当规模的信息集合。J.Martin曾给数据库下了一个较完整定义：数据库是结构化的相关数据集合，无有害或不必要冗余，并为多种应用服务；数据存储独立于使用它的程序；数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用和可控方式进行。 ^[1]数据库将引发社会深层次变革。目前，网络上各种数据库正在迅猛崛起，它是一种代表全新文化观念的媒介。传统媒介主要指原子形态的印刷、广播和影视。而网络属于第四媒介。随之而兴起的流媒体，可移动进行网络传输则属于第五媒介，手机是其典型代表。数据库则第六媒介。后三者属于网络比特形态的全新媒介。它们并非各自独立，而是相互渗透、叠合和融合。

大数据是巨量数据集合。其特征为：1.数据量大。信息不再以GB和TB为单位，而是以PB(1000T)、EB(100万T)或ZB(10亿T)来衡量。新信息计量单位序列：Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、DB、NB，每两个单位间相差1024倍。2.数量类型复杂。其来源复杂多元化，从结构化到非结构化数据。3.处理快速。数据分析和使用在极短时间完成，甚至实时使用。Web2.0时代，大数据是以人为核心，以人的关系为基础进行信息生产、交换，从而产生巨大信息爆炸。大数据本质上没有太多意义，但大数据处理和分析能带来巨大价值。

自人类有文字记载到2012年为止，世界上所有出版的数据共计200PB。而在网络时代短短二十余年里，数据量就已步入EB、ZB时代。现在一般专业数据库级别大都处于TB级别。目前世界上最大数据库包括：美国国会图书馆藏书达1.4亿多册，其电子文本总量达20TB。Facebook文字和图片总量约为50TB。世界气候数据中心有220TB网络数据，还有磁带上6PB其他信息，是全美所有学术性图书馆内容总和的3倍。美国国家能源研究科学计算中心，其数据量高达2.8PB。YouTube数据库，每日新增65000段视频，视频总量至少是45TB。^[2]随着科技进步，我们可能会迎来量子媒介时代，其传播方式将超越比特速度，大数据的级别更加令人难以想象。

大数据库改变传统信息收集方式。过去图书馆只是大数据纸质的萌芽形态。它按线性顺序排列，无法流动，查找特定信息手续复杂、效率低下。而搜索引擎则是大数据初始的一种流动状态，需要何种信息要靠搜索引擎临时聚合。而真正现代大数据则是一种非线性海量信息的分类聚合。它提供资料检索的全新路径和高效方法，显示出与图书馆这类传统数据库完全不同的鲜明特征。1.信息海量。它可提供前所未有的丰富素材和参照系统，有些资料常出乎意料和耳目一新。如电子化《四库全书》、《四部丛刊》、《诗词总汇》等。2.效率高超。过去需要在图书馆按时空顺序耗时进行查找，现在网络上几乎瞬间就可完成。网络时空的压缩和消失，加快社会节奏，提高工作效率，延长了我们生命长度。3.免费共享。这是网络世界的根本属性。一个信息共享时代开始来临。4.变形组合。电子比特媒介信息具有流动、待组合性质。比如《诗词总汇》收录近10万首古诗词，可根据读者需求，把类似“菩萨蛮”一类专题作品汇聚起来，进行随意组合和分类。5.开放参与。数据库将打破作者和读者界线，允许任何人参与建设和更新，信息文本可进行网络化集体创作。版权观念在网络中将得到重构。6.呈现有序。数据库信息具有一定序列性，可从不同角度生成阶梯式结构树。检索结果会按被检索频率高低依次排列，极大提高了定向信息收集的质量和可信度。7.空间无限。它几乎没有时空边际，可大大延伸作者大脑和信息存储空间。各种分散数据会从无序走向有序，整合成具有生命活力的数据集合。这种广袤的背景辐射，对艺术构思和文本撰写，会提供巨大能量和活力。

建设可视化数据地图，是大数据迅猛发展的必然趋势和要求。数据地图原来单指处理地图信息的可视化方法和形态，现在可泛指对专业大数据进行导航的可视化分类聚合。地图的本义就是地域的缩影，地球仪则是三维地球的模型，它们都具有全视野和鸟瞰功能。任何数据的使用都需要数据地图的引领和导航，否则大数据就会毫无意义。其实，数据地图在历史上早已浮出水面，古代的图书目录，就是数据地图的萌芽。比如《红楼梦》没有120回目录，我们的欣赏就会坠入迷雾之中不知所措。大型百科全书如官修《四库全书》，共收录3462种图书，共计79338卷，36000余册，约八亿字。如果没有目录导引，就是堆满库房的废纸，毫无价值可言。就是现在的许多网站，首页的目录引领，就是网站的数据地图和运行前提，没有数据地图的网站，将不复存在。目前，建设可视化数据地图，是大数据实现广泛应用的核心课题。现在已推出的数据可视化地图制作软件，达到了十余个，如FineReport、FineBI、Smartbi Insight、图表秀、Yonghong Z-Suite、奥维BI、Python、Tableau、Power BI、DataFocus、Smartbi、Data Analytics等。^[3]如何把这些软件与我们中文专业大数据地图制作结合起来，还需要进行跨学科的联合探索。

大数据的思维革新。任何一种媒介都与特定的思维方式相关联。大数据作为第六媒介，体现了全新的思维模式。传统思维的维度和走向，往往强调由点及面、以小见大、从个别到一般、由特殊到普遍等等。这是由那个时代的媒介所制约的。人们的认知方式只能是由一个点而延伸到有限的面。而大数据将传统思维方式整个颠倒了过来，即由面及点、以大见小、从一般到个别、由普遍到特殊。凡是着眼于宏观数据背景来透视微观事物特性的，都属于大数据思维范畴。这种思维方式重构，极大开阔了我们的认知视野，提供了透视、观照认知对象的全息背景辐射。它可大大提升人类对主客观世界的把握、判断、决策、预测的能力和效率。在传统原子媒介时代，人们预测能力需要漫长时空经历积淀，因此社会发展节律受到了无法超越的束缚和禁锢。比特媒介把时空压缩为零，突破了时空障碍，大数据实现了瞬间预测的可能，社会发展犹如脱缰之马。大数据思维的革命性颠覆，是人类有史以来的一次巨大变革。这就是说，人类的大脑已经延伸到了网络所在的任何地方。我们已经具有某种超视距的全息透视能力。

但是，也存在不同见解。舍恩伯格的《大数据时代》认为，大数据时代最大转变，就是放弃对因果关系渴求，而强调关注相关关系。只关注“是什么”，而不需知道“为什么”。 ^[4]它颠覆了千百年来人类的思维惯例，对传统认知和与世界交流方式提出了全新挑战。这种简单否定因果律的普遍性，不符合认知规律。大数据可以使我们直奔认知焦点这个“果”，但认知焦点却是以大数据全景视野为“因”的。可以说因果链就像一种物理场，任何事物都无法摆脱。

大数据的全新平台。就中文专业的教学和科研来说，大数据平台的影响也是极为深广的。1.开辟新的学科领域。哈佛大学量化社会科学学院院长加里-金称：“这是一种革命，我们确实正在进行这场革命，庞大的新数据来源所带来的量化转变将在学术界、企业界和政界中迅速蔓延开来。没有哪个领域不会受到影响。” ^[5]网络文学就是网络大数据的产物。真正的网络文学实际指的是超文本文学。没有大数据的依托，超文本文学将不复存在。如《渗血的穿行》主要由五个部分组成：文字库、地图库、图片库、访谈库、电影库，为“巡游者”提供一系列可能切入点，它显示出一种新的审美特征。^[6]数据库叙事是超文本文学的高级形态，将释放文学前所未有的巨大能量。数据库叙事资源的无边界和浩瀚性，使其超级链接几乎无限。数据库叙事引子是特定作者设定的，但情节的展开和发展，完全取决于读者的艺术想象和审美取向。 2.形成独特科研手段。过去研究“文体”一词，在古代文献中究竟有多少文本涉及此概念，传统方法就是去古籍库从一部部典籍入手。有人曾在东北师范大学古书库用一个学期时间，调阅历代文集进行查阅，才获得几十条古人的相关论述。在《文体学》一书“第二章文体的多维内涵”中，关于文体的历史理解，也只引用了14条。^[7]可在今天，从电子版《四部丛刊》古文献库里检索“文体”一词，几秒钟就反馈回来300处文献使用这一术语，而且还显示其所在文本的具体语境，并可调阅文本全文。古人使用“文体”一词的大致情况一目了然。如果查阅纸质版《四部丛刊》，人这辈子能否完成都是疑问，何况一般图书馆都不具备收藏这部丛刊的条件。从整体透视局部，可更加深刻认知单一研究对象所无法意识到的深层机理。3.防止论文剽窃抄袭。大数据有利于学术道德建树。抄袭和剽窃是一种缺失诚信、道德沦丧的表现。但是如何检测和判断剽窃和抄袭，传统方法有一定技术难度。但是建立在大数据基础上的检测软件和网站（Turnitin.com），可轻松做出科学鉴定。而对论文语句的人工检索，也可以大致判断论文是否剽窃和抄袭。

大数据地图的应用。1.拓宽专业学科视野。前些年文学院制作中文专业基础课程数据库，其中包括写作、语文学科教学论、文学理论、办公自动化、现代汉语、古代汉语、古代文学、现当代文学、外国文学。每门基础课的相关信息汇聚到一张光盘上，如名家教材、学术书籍、专业论文、经典作品等，都是为了给学生提供宏阔的学科视野。我们还为学生制作过文化理论、儿童文学、戏剧、网络文学、莫言小说解读、学术论文写作、创新创业基础等课程的数据包，里面包括经典理论、优秀作品、评论资料、参考书目等，通过云存储来给学生共享。2.唤醒主体学习意识。大数据可激活学生的潜在特长。每一个人都具有超越他人的潜能，但常常被学校单一、狭窄的僵化知识所屏蔽，而且他自己也意识不到这一点。大数据地图一旦打开了海量信息大窗户，学生潜能常常会被特定信息所点燃和激活，产生强烈共鸣和兴趣。这时，他就会渐入境界“为伊消得人憔悴”，甚至爆发出巨大能量，做出创造性成绩。3.推动中文学科跨界融合。大数据地图所容纳的多学科信息，将打破传统学科疆域，不同专业的跨界融合，催生了活力四射的新兴学科涌现。比如近年来出现的电脑写作（写作与电脑技术）、网络文学（网络技术与文学）、网络文化（文化学与网络）办公自动化（编辑学与电脑技术）、计算机自动创作（文学和电脑编程）、文体识别（语言学与电脑编程）、网络编辑学（编辑学与网络）等。而且，在网络时代，图像和多媒体因素，正在大举入侵语言和文学领域，一个多学科相互渗透的狂欢时代正在到来。

二、大数据地图的信息导航

大数据地图与搜索引擎。这两者的使用目的和方法不同。大数据地图是从宏观到局部、从面到点，是按图索骥。它通过超文本链接，按地图路径去查找和获取特定信息，更加侧重于宏观视野，但只限于特定数据库范畴。各种大型图书的纲目、书籍目录、网站首页的导航链接、博物馆的参观指南，以及我们编制的“中文专业大数据地图”等，都属于数据地图范畴。而搜索引擎则是从点到定向信息群，人们不需要关注信息的背景视野和检索路径，人们往往直奔目标信息，然而其搜索视野则可以覆盖整个网络。比如使用较普遍的百度、Google、搜狗等搜索引擎。大数据地图更多地使用于系统认知和拓展视野，而搜索引擎则热衷于对特殊个体的了解和兴趣。这两者各具优长和盲区，具有一定的互补性，是信息认知方法的一体两面、不可分割。

大数据地图的学术视野。数据地图是大数据的提纲挈领。它应显示出数据库信息收录和布局的基本原则和标准。“中文专业大数据库”，不是泛泛的“中文大数据库”，是为高校中文专业师生服务的。它应具有以下几个特征：1.专业性。中文专业的核心、主体就是语言和文学的作品及理论。而经典作品是重中之重，因为优秀作品蕴含着所有理论，语言文学发展的趋势、方法和前景，是中外文化精华的载体。2.文献性。所收文本必须具有经典性和历史价值。要侧重中外相关的典籍收录。比如中国的诸子著述、二十四史、唐诗宋词元曲全集、四库全书、四部丛刊、中国历代文集，以及中外文学作品类系列丛书。还有中外公认的学术理论著述，如中国的刘勰《文心雕龙》、外国的亚里士多德《诗学》、柏拉图《理想国》、黑格尔《美学》、韦勒克、沃伦《文学理论》等。还有中外名校大学共享课程、世界经典影视作品等。而某些一时流行却转瞬即逝缺乏文化价值的东西，不必过多关注和呈现。3.科学性。大数据所收录文本或多媒体作品，应是经过历史时空积淀和过滤的经典之作。但对于不同学术见解的文献则可以收录，智者见智、仁者见仁吧。4.前沿性。它是数据库的边缘生长点和生命活力所在。有些数据除了强调经典性外，应以新为贵，更加关注数据发展的前沿状态。比如共享课程，不但要收录名家教学录像，来作为教学示范参照点。同时还要收录时下优秀的金课和微课。金课是具有高阶性、创新性、挑战度的课程，具体包括线上、线下、线上线下混合、虚拟仿真和社会实践五种类型。微课是金课一种形式、新的教学模式。核心是教学视频片段，同时还包含相关教学设计、素材课件、教学反思、练习测试及学生反馈、教师点评等“小环境”。 ^[8]它应体现教学改革方向和趋势。其他艺术作品都应显示出浓郁新鲜气息和强大生命活力。

大数据地图的导航功能。数据地图主要通过其分类纲目来实现导航功能。它完全不同于传统书籍和工具书目录那么简单。如果要把数据库中所有信息都做成目录，那是不可能的，也无法发挥其导航作用。因此，数据地图导航只能通过分层目录和同类信息聚合，来引导人们通往目标信息。数据地图纲目的放大和细化，是通过本文档内的非线性超级链接来实现的。中文专业大数据地图包含近万条目录，已达40多页，文献量应该达百万或千万。这是数据地图的前三页：

具体目录特点是“所见即所得”，每一个信息目标，或一本书、或一个文集、或特定数据库，都可以自由下载使用。但是一个优秀的数据地图导航，不会完全封闭，而应具有开放性。它应提供特定信息相关国内外重要数据库的链接，例如中外著名图书馆数据库的检索路径。像美国《Bookshelf 98》百科全书，包括九部全美最畅销书籍，收录3万多个词条，涵盖文本、图片和视频三大媒介信息。几乎每一词条都包含5-7个内部文档的超文本链接。每个词条都提供“online”的检索，以提供特定信息的当下状态和不同见解。

三、大数据地图分类和构架

大数据地图的分类聚合。分类是凸显特征和个性，聚合是强调相似和共性。分类聚合是大数据运行和共享的核心。它将体现出特定数据库的认知和管理理念。可以说，在数据库实际的构架中，步步是分类，处处有聚合。我们建构的是“中文专业大数据库”，明确是为中国语言文学专业的教学和科研服务的，这是一个基本定位。如果建泛泛的中文大数据库，我们可能会力不从心，欲速则不达，也缺乏必要的人力和资金条件。

下面是《中文专业大数据库》的宏观构架:

在数据库大框架上分为三大块：电子书籍、共享课程和视频图像。电子书籍属于二维静态媒介，而后两者则是三维立体和思维动态媒介。其中第一块电子书籍是数据库的重中之重，划分也比较细致。它具体包括11类：1.中文工具书。2.中外文学作品（中国古代文学[小说、赋诗词曲、戏剧、散文、古代文学名著] 中国现当代文学[各体作品、中国名家文集、纪实文学、军事纪实、儿童文学、科幻小说、侦探小说、武侠小说、演义小说] 外国文学[小说、散文、诗歌、戏剧、作品集]文艺理论综合中外文学作品类系列丛书）。3.语言。4.中国历代文集。5.文化教育（历史、世界学术名著、励志心理、诸子百家及国学、几米作品、三联书社推荐的80本好书）。6.百科知识（自然科学、文化、教育、科学、马克思哲学、艺术）。7.社会科学名著(汉译世界学术名著)。8.历史宗教。9.新闻传播。10.综合性图书。11.杂志。

中文工具书包括各种辞典近90种，是了解基础信息的重要手段。中外文学作品是数据库的主体部分。三大类文学是依据地域和时代加以划分。中国古代文学又从文体进行细分，中国现当代文学和外国文学则根据作家、文体和题材进行细分。语言单独设类，是中文专业不可缺少的基础部分。其他8类，都是与中文专业密不可分的电子书籍，尤其是经典文集和社会科学名著，需终身相伴。除此之外，人物传记、笑话与幽默、生活养生、言情小说、经济、地理、数理科学、化学、天文学、生物学、医学卫生、工业、农业、环境、安全、电脑技术、英文图书等，在条件成熟时应该适当收录进来。

第二大块共享课程。包括4个部分：1.世界大学课程。2.金课微课。3.中外多媒体课件。4. PPT模板作品。世界名校开放课程，可借鉴先进大学的教学理念和模式，是教学的重要借鉴。金课、微课，收录名师教学录像和年轻教师教学探索，有助于教学切磋和探讨，突破课堂封闭性。中外多媒体课件，收录中外立体、动态精品，可增加教学内容可视化情景。PPT模板作品，可提供制作教学课件的精美平台。第三块视频图像。包括8个部分：1.BBC纪录片。2.中外影视作品。3.世界博物馆。4.百科图片。5.数码摄影。6.flash作品。7.世界演讲比赛。8.音乐歌曲。这些影像作品至关重要，尤其是经典影视作品，其欣赏和评论，对接受世界文化精华，对人格和灵魂的滋养，极为重要、不可替代。数据地图在分类聚合的过程中，还需要对特定文本和文集的版本优劣，进行判断和取舍，并剔除冗余信息。文件的命名需要简练、规范和统一。有的还需要对压缩文件进行解压。数据地图的制作涉及诸多问题，需要一一研究进行解决。

四、大数据地图存储和共享

数据地图不断更新存储。中文专业大数据是一个没有边界和围墙的数据集合。它的边缘总在生长和扩张，没有终极范围和界线。因此，数据地图总是处于飘移和生长之中。还有一个问题，即中文专业大数据与中文大数据有什么区别？前者是服务于中国语言文学专业的教学与科研，其中汉语言和文学的数据是重中之重，其数据清晰度必须细之再细。而与之相关的社会科学和自然科学数据，也必须展示一定的视野，其数据清晰度可以适当粗略。收录的数据应当以经过时间筛选和积淀的经典理论和文献为重点，这些数据具有持久的稳定性。而对于新的理论和文献，也要有一定的呈现，但需要通过时间的考验。它们往往是数据的生长点和生命活力所在。而后者凡是中文形态的数据都在收录范围，可以说是包罗万象了。这个把握在数据处理上也是需要判断和取舍，操作时具有一定的难度。只要云空间足够大，中文专业的边缘学科数据，都应该分批分次上传，以扩大数据库的使用领域，提升数据库的应用价值。数据地图囊括的数据，都必须存储到稳定的云空间上去，这也是一项繁复、艰巨的工作。要根据大数据地图的分类和聚合，分块进行上传。上传的速度受制于网络速度和云存储的特定权限。有时文件数量过大，还需要进行化整为零的分割，分次进行上传。

数据地图提供下载共享。大数据如无法实现下载和共享，那只是一种无用摆设。哪怕数据量到了PB、EB、ZB级别，也没有任何价值。信息在网络时代是一个动词，只有流动起来才有价值。信息共享就是流动，就是价值所在。比特新媒介所创造的网络世界，其本质就是无偿共享。如何实现大数据共享？比较现实的途径和方法，就是把数据上传到云存储空间，然后实现自由下载和共享。现在国内百度云可以实现这样的目标。一般来说申请百度云的个人，可以获得1T容量的云空间使用权，虽然在单次文件上传数量、速度等方面有一定的限制。如果每年缴纳一定费用，可开通会员或超级会员，那存储空间可以达到2T-5T，而上传、下载效率也会大大提升。^[9]应该说百度云还是一个比较稳定、可靠的云存储空间。

接下来如何实现自由下载和共享呢？云存储数据，有的单个文件适合独立下载，有的需要多个文件聚合下载，以提升下载效率。对云数据的分割组合是一个十分复杂、细致的工作。每一文件下载的单位，还需要获取下载路径和密码，并标志在大数据地图的相应位置。还有一个复杂棘手问题是，中文专业大数据地图不能无限制开放，否则可能引发特定存储空间的瘫痪。我们拥有的大量重要数据，例如《四库全书》《诗词总汇》等，在网络上根本没有下载路径。而某些数据可能存在免费下载情况，但结果也常常是流氓软件在你电脑里蜂拥而入，令人防不胜防、无可奈何。因此，需要网络技术人员来设计程序，限定中文大数据资源只能在特定网络内才能共享。或者另外一个办法就是，限制大数据地图的使用范围和人群。

数据地图的变形和重组。为了提取数据库内特定主题信息，使这类信息超越时空进行变形和重组，应通过编写软件程序，大数据能够根据使用者的具体需求，把特定数据进行变形、排列和呈现。这有点类似于搜索引擎。换句话说就是要在大数据库范围内，加入搜索引擎的功能。比如《诗词总汇》这个相对封闭的数据库，它收集了近10万首中国古代诗词作品。你只要输入一个关键词，比如李白，软件界面就会呈现出所有李白的作品。输入菩萨蛮，所有词牌名为菩萨蛮的作品全部排列呈现在我们面前。那么，在一个海量的云存储空间里，能否实现使用者需求的特殊信息的变形排列和有序呈现？但大型数据库能否对搜索引擎开放，可能会涉及到许多理念和技术因素，甚至包括版权保护。关于网络时代的电子版权问题，可能需要专文来进行探索和研究。

参考文献

[1] 百度百科·数据库[EB/OL].[ 2009-06-21] .http://baike.baidu.com/view/1088.htm.

[2] 百度百科·世界上十大终极数据库[EB/OL].[2019-11-25] .

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[4] [英] 维克托·迈尔-舍恩伯格. 大数据时代[M]周涛,译.杭州:浙江人民出版社，2012. [2018-08-10] https://baike.so.com/doc/7007019-7229901.html.

[5]佚名.大数据时代降临[EB/OL].[2019-11-25]. https://wenku.baidu.com/view/778a9219b7360b4c2e3f6480.html.

[6] 金振邦.新媒介视野中的网络文学[M].长春：东北师范大学出版社，2008：228.

[7] 金振邦.文体学[M].长春：东北师范大学出版社，1994:29 .

[8] 佚名.什么是“金课”，如何打造一堂“金课”？ [EB/OL].[2019-11-25].

http://www.sohu.com/a/296055568_100091740.

[9] 百度网盘会员[EB/OL].[2019-11-25]. https://pan.baidu.com/buy/center?version=6.8.4.1&tag=1&ssnerror=0&privilege=buyquota&traceid=&pri_extra=kr2&bduss=&from=guanjia&errmsg=Auth Login Sucess#/vip.