【正文】 i 。這個問題的實質(zhì)，可以轉(zhuǎn)化成如下的形式化的語言描述：【問題描述】有 n 個形如 形式的字符串，將這些字符串提取出公共部分 組成數(shù)組（n 且 ）N?9,1?cba舉例來說,假設(shè)現(xiàn)有一個字符串?dāng)?shù)組：、 如何對該數(shù)組進(jìn)行歸類，使得最后的輸出結(jié)果為一個二維數(shù)組，二維數(shù)組第一維是 4，第二維是 3，用矩陣的形式表示如下： ???????.我們發(fā)現(xiàn)雖然二維數(shù)組的形式簡單，但是有致命的缺點，即初始化時空間必須固定以后便不可動態(tài)增加。把這兩者有機(jī)地結(jié)合起來分析，往往能給決策者制定決策帶來很大的便利。在圖 中，發(fā)現(xiàn)在科技領(lǐng)域還有 1 個不充足的論證和 4 個不太充足的論證。 （詳見圖 ）還有一種可視化的方案，為了更加清晰的表現(xiàn)不可再細(xì)分的情報問題中，哪些還不太可靠哪些根本不可靠，以及這些情報問題的各自屬于哪一個領(lǐng)域，受斯坦福研究中心的 John D. Lawrence 博士的啟發(fā)，我們將要分析份的情報任務(wù)劃為 8 個不同的維度, 分別是：軍事、經(jīng)濟(jì)、科技、社會、政治、國防、其他。樹形結(jié)構(gòu)的每一個葉子節(jié)點都表示一個不可再細(xì)分的情報問題。(3)當(dāng)所有的問題論證完畢，可以查看結(jié)果顯示。這個過程成為查詢—分析過程。它采用的是典型的自底向上的分析方法。SEAS 一開始就被設(shè)計成支持合作式分析的工具，對每一個原子問題的回答都可以有不同的情報分析人員（當(dāng)然不是所有的情報人員都行，必須局限在一個特定的專業(yè)范圍內(nèi)）共同完成。 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 16 系統(tǒng) SEAS（Structural Evidential Analysis System）分析SEAS 是斯坦福大學(xué)的 John D. Lawrence 主持研發(fā)的一款 B/S 架構(gòu)的情報分析軟件。還有一篇名為《Designing a System for Structured Assessment of Compliance Risk》則講述了結(jié)構(gòu)化情報分析方法在金融風(fēng)險防范領(lǐng)域的實際應(yīng)用 [30]。在國外的那款名為 Angler 的分析系統(tǒng)中，所采用的方法是對被歸類為一致的意見的一類著同一顏色。 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 14 圖 情報分析軟件開發(fā)的十大問題 結(jié)構(gòu)化分析中所采用的數(shù)據(jù)可視化采用自頂向下的分析方法的數(shù)據(jù)可視化的一個比較突出的難題是，如何將分析的結(jié)果用一種合理的結(jié)構(gòu)展現(xiàn)在用戶面前，保證信息的邏輯性又不產(chǎn)生信息的丟失。 雖然這樣的描述只是一種相對的位置，但依然能說明很多問題。海量的數(shù)據(jù)只有通過信息可視化變成形象，才能激發(fā)人的形象思維，才能在表面上看來是雜亂無章的海量數(shù)據(jù)中找出其中隱藏的規(guī)律，為科學(xué)發(fā)現(xiàn)、工程開發(fā)、醫(yī)療診斷和業(yè)務(wù)決策等提供依據(jù)。 ：通過圖形、圖像、聲音、動畫等多種媒體共同表示科學(xué)試驗和工程設(shè)計中的數(shù)據(jù)集,如用圖像、聲音(噪聲)等表示航空發(fā)動機(jī)起飛、加力、巡航等不同工作階段的變化情況。由于人們對色彩的接受能力更強(qiáng),根據(jù)人的視覺系統(tǒng)對彩色色度的感覺和亮度的敏感程度不同來描述數(shù)值特性,這種方法的主要優(yōu)點是:直觀、形象、醒目,主要用于反映表面或截面上的信息。應(yīng)用實例如: (1)等值線/等值面法表示地形、壓力、溫度、高度、速度、流線等。 數(shù)據(jù)可視化的通用技術(shù)目前數(shù)據(jù)可視化所采用的一些通用技術(shù)有：：用折線、曲線、網(wǎng)絡(luò)線等幾何線條表示數(shù)值的大小,通過實踐或現(xiàn)場獲取的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)可視化的成功應(yīng)歸于其背后基本思想的完備性：依據(jù)數(shù)據(jù)及其內(nèi)在模式和關(guān)系，利用計算機(jī)生成的圖像來獲得深入認(rèn)識和知識。與立體建模之類的特殊技術(shù)方法相比，數(shù)據(jù)可視化所涵蓋的技術(shù)方法要廣泛得多 [26]圖 數(shù)據(jù)可視化示意圖 數(shù)據(jù)可視化適用范圍關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的適用范圍，目前存在著不同的劃分方法。二十世紀(jì) 90 年代初期，人們發(fā)起了一個新的，稱為“信息可視化 ”的研究領(lǐng)域，旨在為許多應(yīng)用領(lǐng)域之中對于抽象的異質(zhì)性數(shù)據(jù)集的分析工作提供支持。同時，人們不但利用醫(yī)學(xué)掃描儀和顯微鏡之類的數(shù)據(jù)采集設(shè)備產(chǎn)生大型的數(shù)據(jù)集，而且還利用可以保存文本、數(shù)值和多媒體信息的大型數(shù)據(jù)庫來收集數(shù)據(jù)。 德房蒂 (Thomas A. DeFanti)和瑪克辛 數(shù)據(jù)可視化理論數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域的起源可以追溯到二十世紀(jì) 50 年代計算機(jī)圖形學(xué)的早期。分析方法 文本分析法 結(jié)構(gòu)化分析法 貝葉斯信念網(wǎng)分析法特點非常有限的結(jié)構(gòu)理解耗時困難很難進(jìn)行分析分析和比較很難從中提取出分析方法以便重用結(jié)構(gòu)簡單方便理解和解釋方便進(jìn)行對比分析容易從中提取分析方法以便重用情報員可方便更改維護(hù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜情報員的工作被簡化成數(shù)據(jù)錄入無成就感無法找到分析的思路和軌跡以解釋給別人聽無法更新和維護(hù)該模型 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 10 結(jié)構(gòu)化分析方法的一般過程總的來說，結(jié)構(gòu)化的分析方法主要有兩種策略，自頂向下分析(topdown)和自底向上歸納(bottomup). 自頂向下分析就是將一個情報任務(wù)分解成若干個子任務(wù)，對每個子任務(wù)如果認(rèn)為必要，繼續(xù)分解，直到不能再分解可以直接進(jìn)行論證為止。如果不了解這些，就從整體的角度出發(fā)， 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 9 很可能通過情景分析得到的一個看似非常好的戰(zhàn)略，會變得不切實際，或者效果并不見得好。它實際上是一種半定量研究方法，其基本做法是把媒介上的文字、非量化的有交流價值的信息轉(zhuǎn)化為定量的數(shù)據(jù)，建立有意義的類目分解交流內(nèi)容，并以此來分析信息的某些特征 [19]。 戰(zhàn)略情報的分析方法 德爾菲法（Delphi Surveys）德爾菲依據(jù)系統(tǒng)的程序，采用匿名發(fā)表意見的方式，即團(tuán)隊成員之間不得互相討論，不發(fā)生橫向聯(lián)系，只能與調(diào)查人員發(fā)生關(guān)系，以反覆的填寫問卷,以集結(jié)問卷填寫人的共識及搜集各方意見，可用來構(gòu)造團(tuán)隊溝通流程，應(yīng)對復(fù)雜任務(wù)難題的管理技術(shù) [18]。戰(zhàn)略情報研究的主要領(lǐng)域包括：(1)科學(xué)情報研究。定性分析方法比如比較、推理、分析與綜合等；定量分析方法比 如回歸分析法、時間序列法等。 根據(jù)不同的劃分標(biāo)準(zhǔn)，預(yù)測可以分成許多不同的類型，如按預(yù)測對象和內(nèi)容可以分為經(jīng)濟(jì)預(yù)測、社會預(yù)測、科學(xué)預(yù)測、技術(shù)預(yù)測、軍事預(yù)測等。比較型信息分析是決策研究中廣泛采用的方法，只有通過比較，才能認(rèn)識不同事物間的差異，從而提出問題、確定目標(biāo)、擬定方案并作出選擇。 按內(nèi)容劃分 1)跟蹤型信息分析 跟蹤型信息分析是基礎(chǔ)性工作，無論哪種領(lǐng)域的信息分析研究，沒有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和資料都難以工作。 按領(lǐng)域劃分 國際形勢或國內(nèi)形勢總是根據(jù)各種因素發(fā)生變化的。從成果來看，信息分析是形成新的增值的信息產(chǎn)品。近二三十年來，在信息的廣泛傳播過程中，信息分析得到了迅猛發(fā)展 [16]。用公式可表示為：情報=原始信息 +分析 [14]。數(shù)據(jù)可視化是該論文的核心內(nèi)容。2022 年孫成權(quán)，曹霞等人編著了一本名為《戰(zhàn)略情報研究與技術(shù)預(yù)見》的書，在書中提到了戰(zhàn)略情報研究的重點領(lǐng)域，基本內(nèi)容，基本方法，以及重要意義等 [11]。該書分為四章，每一章都著重解決情報分析領(lǐng)域中的一個重要的問題。Richard V. Badalamente 和 Frank L. Greitzer 2022 年在一次情報分析方法和工具的年度會議上對當(dāng)前情報分析的軟件提出了 10 個急待解決的問題，作者從技術(shù)難度(IT plexity)和對情報分析的影響力(IA impact)兩個維度描述這些問題。他們各有優(yōu)勢，針對不同種類的情報任務(wù)，給出了不同的解決方案 [1][2][3]。傳統(tǒng)的戰(zhàn)略情報的分析方法主要包括：Delphi 法、內(nèi)容分析法、交叉影響分析法、情景分析法等，但是都存在效果不足、方法不適等問題。在信息的來源方面，我們擁有龐大的 Inter 和企業(yè)的內(nèi)部信息網(wǎng)絡(luò)；在信息的處理方面，我們設(shè)計了好多套先進(jìn)的用于信息分析的模型；在信息的可視化方面，我們擁有多種信息可視化的方案，方便高層決策者直觀、清晰地了解整個分析過程和結(jié)果...…雖然取得了如此巨大的成績，但是，面對著全球信息總量呈幾何倍數(shù)增長的現(xiàn)狀，情報分析工作在新世紀(jì)也正面臨著巨大的挑戰(zhàn)。由此可見，情報分析從其誕生之日起，就是一門服務(wù)于軍事科技的重要的技術(shù)。 strategic intelligence。2022 年，國際上出現(xiàn)了一種稱為結(jié)構(gòu)化論證(Structural Argumentation)的新型的戰(zhàn)略情報分析模型，其對定性研究的結(jié)構(gòu)化論證方式有較好的實現(xiàn)效果，對國內(nèi)的戰(zhàn)略情報分析有較好借鑒作用。本人授 權(quán)　　 　 　大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。 編號 南京航空航天大學(xué)畢 業(yè) 設(shè) 計題 目基于結(jié)構(gòu)化情報分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化研究南京航空航天大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文）誠信承諾書本人鄭重聲明：所呈交的畢業(yè)設(shè)計（論文） （題目：_______________________________________）是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨立進(jìn)行研究所取得的成果。對本研究提供過幫助和做出過貢獻(xiàn)的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。本論文在研讀了眾多國外情報分析理論的論文和分析了多款國外基于結(jié)構(gòu)化分析模型的情報分析系統(tǒng)的實例的基礎(chǔ)上，自主研發(fā)設(shè)計了一款具有獨立知識產(chǎn)權(quán)的面向國防戰(zhàn)略情報的“問詢式情報分析系統(tǒng)”(Inferential Intelligence Analysis System)；給出了該系統(tǒng)的整體設(shè)計框圖、工作流程；并就數(shù)據(jù)可視化的關(guān)鍵問題進(jìn)行了方案設(shè)計、算法實現(xiàn)和系統(tǒng)測試；并重點對其中的幾張可視化效果圖進(jìn)行了源代碼剖析。 Structured Argumentation。20 世紀(jì) 50 年代以后，情報分析的應(yīng)用范圍逐漸由軍事領(lǐng)域擴(kuò)大到商業(yè)領(lǐng)域，因為越來越多的企業(yè)發(fā)現(xiàn)，在激烈的市場競爭中，要想使企業(yè)占據(jù)行業(yè)的主導(dǎo)地位，就必須分析、 獲取更多關(guān)于競爭對手的有價值的情報。例如如何在浩如煙海的信息中找到符合自己要求的那一條信息，這需要我們研發(fā)出高度匹配的垂直搜索引擎；如何鑒別信息的真?zhèn)蝿t需要我們在計算機(jī)語義分析領(lǐng)域的研究取得突破性進(jìn)展；如何知曉各條信息之間的相互關(guān)聯(lián)性又需要我們在自動推理，人工智能等學(xué)科的研究上有更進(jìn)一步的成果等等不一而足。2022 年，國際上出現(xiàn)了一種稱為結(jié)構(gòu)化論證(Structural 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 2 Argumentation)的新型的戰(zhàn)略情報分析模型，這一模型融合了傳統(tǒng)情報分析方法的許多優(yōu)點，其對定性研究的結(jié)構(gòu)化論證方式有較好的呈現(xiàn)效果，對國內(nèi)的戰(zhàn)略情報分析有較好借鑒作用。俄亥俄州立大學(xué)認(rèn)知系統(tǒng)工程實驗室的 David Woods 等幾個教授提出了一個輔助決策支持的情報論證模型，它把自頂向下和自底向上這兩個過程整合到了一起,一邊自頂向下分析將問題不斷細(xì)化的時候，一邊否定自己，對原有問題域進(jìn)行篩選和擴(kuò)充 [4]。假設(shè)這兩個維度的總分值各為 10的話，他們認(rèn)為當(dāng)前影響力為 10 的是實現(xiàn)無縫的數(shù)據(jù)接入和提?。╯eamless data access and ingest） ，而且它的技術(shù)難度僅為 4；當(dāng)前技術(shù)難度為 10 的是情報假設(shè)自動生成（Hypothesis generate and trace） ，而它的影響力為 6。分別是 Part I ：我們思維的機(jī)制 (Our mental machinery). Part II：思考的工具.(Tools for thinking) Part III:認(rèn)知的偏見 (Cognitive Biases) Part IV: 結(jié)論(Conclusions) [8]。2022 年 7 月，武漢大學(xué)信息資源研究中心，李綱，鄭重等人在《圖書?情報?知識》上發(fā)表了一篇名為“信息可視化應(yīng)用研究進(jìn)展”的論文，論文描述了當(dāng)前信息可視化的主要應(yīng)用領(lǐng)域和當(dāng)前國際最先進(jìn)的信息可視化技術(shù)，以及當(dāng)前有效的信息可視化工具和可視化建模語言 [12]。本論文給出了 IIAS 中的可視化方案，對其中的幾張 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 4 可視化效果圖進(jìn)行了源代碼分析；對在可視化過程中的離散數(shù)據(jù)處理和區(qū)域覆蓋等核心問題給出了關(guān)鍵算法，并分析了相關(guān)算法的執(zhí)行效率。以前有一種傳統(tǒng)的情報觀認(rèn)為情報就是信息(Information)，隨著時間的發(fā)展，這種觀點已經(jīng)被淘汰。對這一概念的理解，可以從構(gòu)成這一定義的幾個要素來進(jìn)行： 從成因來看，信息分析的產(chǎn)生是由于存在社會需求。從目的來看，信息分析是為不同層次的科學(xué)決策服務(wù)的。一項情報分析任務(wù)，也總是根據(jù)各種相互聯(lián)系的不同領(lǐng)域的信息構(gòu)成的。它又可分為兩種：技術(shù)跟蹤型和政策跟蹤型，常規(guī)的方法是信息收集和加工，建立文獻(xiàn)型、事實型和數(shù)值型數(shù)據(jù)庫