网络态势感知的数据可视化基本理论

 

    提起网络态势感知，很多人都会感到陌生，不过你不用担心，今天，我就大概介绍一下什么是网络态势感知的数据可视化基本理论。

    数据可视化一般流程

    在早期的系统中，流程采用流水线模型。网络态势感知该模型以数据为中心，描述了从数据空间到空间的映射，对数据进行串行处理，主要包括数据采集、数据预处理、数据滤波、数据的映射和绘制等阶段。流水线实际上是数据处理和图形绘制的嵌套组合。

    网络态势感知分析的基本流程通过人机交互将自动和可视化分析方法紧密结合。该流程图的起点是原始输入数据，终点是对数据提炼形成的知识库。网络态势感知从数据到知识库有两个途径：交互的可视化方法和自动的数据挖掘方法，其中间结果分别是对数据的交互可视化结果和从数据中提炼的数据模型。也就是说，网络态势感知既可以通过参数调整来实现可视化结果的修正，也能够通过交互的方式修正可视化结果。

    在多数情况下，网络态势感知异构数据需要在分析或自动分析之前进行数据整合，因此对于而言，起初就需要将数据进行预处理并变换，转换成不同的表达形式以便于后续分析。除此以外，预处理还应包括数据格式规范、数据源集成、数据分类、数据筛选等任务。

    将数据进行变换后，人员可以选择自动分析或者分析方法。其中，网络态势感知自动分析方法采用数据挖掘方式生成数据模型，用于交互地评估和改进旧的数据模型；分析方法通过提供界面，在自动分析的基础上修改参数或选择分析，网络态势感知增强模型评估效率，为发现新的规律和结论提供支持。

    在任意的分析模型中，人永远作为核心因子而存在。一方面，机器智能只能够部分替代人所承担的工作；另一方面，人是最终的决策者，网络态势感知是知识的加工者和使用者。因此，工具的目标是增强人的能力，而不能完全替代人。在很多情况下，问题十分复杂，机器很难解决，这就要求构建工具以提高工作效率。但要知道，工具是临时性监控与调试工具，不是长期的必需工具。

   总之，网络态势感知的流程中的核心因素包括数据表示与变换、数据的呈现和用户交互。

 

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