基于结构化情报分析系统的数据可视化研究毕业设计(编辑修改稿)

基于结构化情报分析系统的数据可视化研究毕业设计(编辑修改稿)内容摘要：

信息， 这 需要我们 研发 出高度匹配的垂直搜索引擎；如何鉴别信息的真伪 则需要我们在 计算机语义分析 领域的研究取得突破性进展；如何知晓各条 信息之间的 相互 关联性 又需要我们在自动推理，人工智能等学科 的研究上有更进一步的 成果 等等 不一而足。 不过我们 仍然相信，伴随着科学技术的日益进步，我们一定能够在情报分析领域不断超越，实现情报分析的高度智能化。 国防 战略情报是为全局 长期战略目标服务的情报，其目的在于探索 国防科技 发展的规律，预测其未来的趋向及其对政治、经济、社会、思想、文化的影响 等。 传统 的 战略情报的分析方法主要包括： Delphi 法、内容分析法、 交叉影响分析法 、情景分析法等，但是都存在效果不足、方法不适等问题。 2020 年，国际上出现了一种称为结构化论证 (Structural Argumentation) 毕业设计（论文）报告纸 2 的新型的战略情报分析模型， 这一模型融合了传统情报分析 方法的许多优点， 其对定性研究的结构化论证方式有较好的呈现效果，对国内的战略情报分析有较好借鉴作用。 本论文正是围绕着“结构化论证”这一新型的情报论证方法展开自己的研究。 国内外研究现 状 国外 部分 斯坦福研究中心 (Stanford Research Institute)的博士 John D. Lawrence 在情报论证领域有几十年的研究经验，他领导的小组开发了两套产品，一套名为 SEAS(Structured Evidential Argumentation System)是采用自顶向下分析 (topdown)的模型来论证情报的；另一套名为Angler 是采用自底向上的归纳 (bottomup)的模型来分析情报的。 他们各有优势，针对不同种类的情报任务，给出了不同的解决方案 [1][2][3]。 俄亥俄州立大学认知系统工程实验室的 David Woods 等几个教授提出了一个辅助决策支持的情报论证模型，它把自顶向下和自底向上这两个过程整合到了一起 ,一边自顶向下分析将问题不断细化的时候，一边否定自己，对原有问题域进行筛选和扩充 [4]。 加州大学伯克利分校的教 授 同时也是 Perceptual Edge 的首席顾 问 Stephen Few 一直致力于分析和提供有价值的商业数据，他在这方面已经有超过 20 年的工作经验。 他的两篇文章《 Three Blind Men and an Elephant: The Power of Faceted Analytical Displays》和《 Improve Your Vision and Expand Your Mind with Visual Analytics》描述了一款名为 tableau 的商务智能软件，它主要的目的是可视化地呈现数据库中的数据（这些数据都是经过分类整合的），为 人们作出更好的决策提供支持 [5][6]。 Richard V. Badalamente 和 Frank L. Greitzer 2020 年在一次情报分析方法和工具 的年度会议上对当前情报分析的软件提出了 10 个急待解决的问题，作者从技术难度 (IT plexity)和对情报分析的影响力 (IA impact)两个维度描述这些问题。 假设这两个维度的总分值各为 10 的话，他们认为当前影响力为 10 的是实现无缝的数据接入和提取（ seamless data access and ingest），而且它的技术难度仅为 4；当前技 术难度为 10 的是情报假设自动生成（ Hypothesis generate and trace），而它的影响力为 6。 而动态数据可视化 (dynamic data visualization)这一项的技术难度为 7，而影响力为 4[7]。 Richards J. Heuer 这位在 CIA 工作了近 30 年的资深的情报分析专家 ,在他 1979 年退休之后，写了一本书名叫《 Psychology of Intelligence Analysis》 ,这本书之后被 CIA 奉为 情报分析 毕业设计（论文）报告纸 3 的 “圣经”，每个 CIA 的工作人员，不管是底层工作人员 还是高层管理人员，几乎人手一本。 该书分为四章，每一章都着重解决情报分析领域中的一个重要的问题。 分别是 Part I ：我们思维的机制 (Our mental machinery). Part II：思考的工具 .(Tools for thinking) Part III:认知的偏见 (Cognitive Biases) Part IV: 结论 (Conclusions) [8]。 国内部分 2020 年国防大学和军事科技学院的董献洲等人发表了一篇名为 “ 信息可视化技术在情报分析中的应用研究 ” 的论文在 《 计算 机工程与应用 》 的期刊上，文中着重讨论了两种信息收集处理过程中的可视化技术，河流模型和关联分析模型，遗憾的是文中并没有给出具体的实现方式以及关键的算法 [9]。 2020 年南京大学的苏勇在 《 现代图书情报技术 》 期刊上发表了一篇名为 “ 信息可视化中赋权树形图的绘制实现方法 ” ，文中详细描述了一种无交叉的赋权树形图的绘制方法 [10]。 2020 年孙成权，曹霞等人编著了一本名为《战略情报研究与技术预见》的书，在书中提到了战略情报研究的重点领域，基本内容，基本方法，以及重要意义等 [11]。 2020 年 7 月， 武汉大学信息资源研 究中心，李纲，郑重等人在 《 图书 •情报 •知识 》 上发表了一篇名为 “信息可视化应用研究进展” 的 论文，论文描述了当前信息可视化的主要应用领域和当前国际最先进的信息可视化技术，以及当前有效的信息可视化工具和可视化建模语言 [12]。 2020 年 7 月，中国科学院文 献情报中心的孙洁丽，景明昌等人在《情报科学》杂志上发表一篇名为“ 可视化技术在竞争情报中的应用 ” 的论文，论文讲述了当前可用的可视化技术和模型，并给出了一种可用的可视化竞争情报系统的设计 [13]。 本文研究的内容 本论文 在研读了众多国外情报分析理论的论文和研 究了多款国外基于结构化分析模型的情报分析系统的实例的基础上，自主研发设计了一款 具有独立知识产权的面向国防战略情报的“问询式情报分析系统” (Inferential Intelligence Analysis System)；给出了该系统的整体设计框图、工作流程；提出了可视化展现方案；分析了数据可视化的关键问题并进行了算法分析。 数据可视化是该论文的核心内容。 本论文给出了 IIAS 中的可视化方案，对其中的几张可视化效果图进行了源代码分析；对在可视化过程中的离散数据处理和区域覆盖等核心问题给 毕业设计（论文）报告纸 4 出了关键算法，并分析了相 关算法的执行效率。 在论文的最后，笔者将会给出在 IIAS 中数据可视化继续完善的方向和未来情报分析领域的研究目标。 毕业设计（论文）报告纸 5 第二章 相关概念及理论概述 情报 情报是经过分析的，可直接作为决策依据的结论和信息，对应英文的 Inelligence。 用公式可表示为 ： 情报 =原始信息 +分析 [14]。 以前有一种传统的情报观认为情报就是信息 (Information)，随着时间的发展，这种观点已经被淘汰。 情报分析 情报 分析 (Information Analysis） 亦称情报研究或情报调研，就是根据特定问题的 需要 ，对大量相关 信息 进行深层次的 思维 加工和分析研究，形成有助于问题解决的新信息的信息劳动过程。 信息分析是在现代信息分析与咨询活动飞速发展的背景下，于 20 世纪 50 年代由情报科学中派生出来的一门新兴学科。 近二三十年来，在信息的广泛传播过程中，信息分析得到了迅猛发展 [16]。 对这一概念的理解，可以从构成这一定义的几个要素来进行： 从成因来看，信息分析的产生是由于存在社会 需求。 从方法来看，信息分析广泛采用情报学和软科学研究方法。 从过程来看，信息分析都需要经过一系列相对 程序化 的环节。 从成果来看，信息分析是形成新的增值的 信息产品。 从目的来看，信息分析是为不同层次的科学决策服务的。 因此，信息分析是对各种相关信息的深度加工，是一种深层次或高层次 的信息服务 ，是一项具有研究性质的智能活动。 情报分析类型 由于 情报 分析涉及到社会的方方面面，采用各种各样的研究方法，所以根据不同的划分标准，可以将 情报 分析划分成各种不同的类型。 按领域划分 国际形势或国内形势总是根据各种因素发生变化的。 一项 情报 分析任务，也总是根据各种相互联系的不同领域的信息构成的。 这些领域大致可 以分为以下几方面：政治（含外交）、经济 （ 含产业 ）、社会、科学技术、交通通信、军事、人物。 就某个具体领域而言，进行 情报 分析时要考虑的要素简述如下 ： 政治信息分析要素 、经济信息 分析要素 社会信息分析要素 、 毕业设计（论文）报告纸 6 科学技术信息分析要素 、 交通通信信息分析要素 、 人物信息分析要素 、 军事信息分析要素。 按内容划分 1)跟踪型信息分析 跟踪型信息分析是基础性工作，无论哪种领域的信息分析研究，没有基础数据和资料都难以工作。 它又可分为两种：技术跟踪型和政策跟踪型，常规的方法是 信息收集 和加工，建立文献型、事实型和数值型数据库 作为常备工具，加上一定的 定性分析。 这种类型的信息分析可以掌握各个领域的发展趋势，及时了解新动向、新发展，从而做到发现问题、提出问题。 2)比较型信息分析 比较是确定事物间相同点和不同点的方法，在对各个事物的内部矛盾的各个方面进行比较后，就可以把握事物间的内在联系，认识事物的本质。 比较型信息分析是 决策 研究中广泛采用的方法，只有通过比较，才能认识不同事物间的差异，从而提出问题、确定目标、拟定方案并作出选择。 比较可以是定性的，也可以是定量的，或者是定性、定量相结合的，许 多技术经济分析 的 定量方法 常常被采用。 3)预测型信息分析 所谓 预测 ，就是利用已经掌握的情况、知识和手段，预先推知和判断事物的未来或未知状况。 预测的要素包括： 人 ——预测者 情况和知识 ——预测依据 手段 ——预测方法； 事物未来和未知状况 ——预测对象 预先推知和判断 ——预测结果。 根据不同的划分标准，预测可以分成许多不同的类型，如按预测对象和内容可以分为 经济预测 、社会预测、科学预测、 技术预测 、军事预测等。 按方法划分 情报 分析的类型也可以按照采用的方法来划分。 一般可以分为定性分析方法和定量分析方法两种。 定性分析方法一般不涉及到变量 关系，主要依靠人类的 逻辑思维 功 能来分析问题；而定量分析方法肯定要涉及到变量关系，主要是依据数学函数形式来进行计算求解。 定性分析方法比如比较、推理、分析与综合等；定量分析方法比 如回归分析法、时间序列法等。 值得指出的是，由于信息分析问题的复杂性，很多问题的解决既涉及到定性分析，也涉及到定量分析，因此定性分析和定量分析方法相结合的运用越来越普遍。 毕业设计（论文）报告纸 7 情 报 分 析 方 法相 关 分 析 方 法 预 测 方 法评 估 方 法以 定 性 为 主 的 方 法拟 定 量 方 法以 定 量 为 主 的 方 法引文分析法聚类分析法因子分析法回归模型时序模型机助信息分析主成成分分析法层次分析法综合评估法内容分析法关联树法交叉影响分析法因素分解法德尔菲法社会调查法历史比较法逻辑方法图 情报分析方法一览 战略情报 在国内孙成全，曹霞等所著的《 战略情报研究与技术预见 》一 书中对战略情报的解释为：战略情报是为全局域长期战略目标服务的情报，其目的在于探索科学技术发展的规律，预测其未来的趋向及其对政治、经济、社会、思想、文化的影响，从而为确立 宏观的社会发展目标、制定科技发展方针政策、规划产业经济发展方案，进行重大技术引进改造与协作攻关决策等提供重大背景资料、数据信息资料和对策咨询建议 [11]。 战略情报研究的类型和研究的主要领域 战略情报的研究的类型主要包括： (1)战略设计的情报研究 、 战略评估的情报研究和战略实施的情报研究 (2)跟踪研究 、 比较研究 、 预测研究 、 评价研究 (3)科学情报研究 、 技术与技术经济情报研究 、 工程情报研。