文档名：面向网络流数据的多层次关联可视分析模型
网络流数据是分析人员对网络运行状况进行评判的重要依据,但网络流数据的数据量庞大、数据维度较多以及分析层次多样会给分析人员带来认知困难,因此针对网络流数据的多层次性、主机关联性以及多元时变性等特征,提出多层次关联可视分析模型.该模型针对多层次性和主机关联性特征分别设计了宏观-中观-微观的多层次分析以及关联分析,实现了由整体到局部、由局部到个体以及由点到面的可视分析.根据上述模型并结合网络流数据的多元时变性特征,对视觉编码以及视图布局等进行详细设计与改进,提供了可视化设计需要的分析对象、分析流程以及目标输出等内容,实现了网络流数据可视分析系统.经过权威性的VAST挑战赛数据集对系统进行案例评估,验证了该系统在网络流数据可视分析中的有效性以及实用性.
作者：权丰雷 郭玲云 陆梦娟 刘双根 苗启广
作者单位：西安电邮电大学通信与信息工程学院西安市710071西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安市710121
母体文献：第六届中国计算机学会大数据学术会议论文集
会议名称：第六届中国计算机学会大数据学术会议
会议时间：2018年10月11日
会议地点：西安
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：TP3TG6
关键词：大数据分析 网络流数据 可视分析模型 多层次性 关联性特征
在线出版日期：2020年11月30日
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