“數據分析與計算專欄”主持人語

隨著數字化浪潮席卷而來，人類社會從內容數字化發展到當前物理世界和生物世界的數字化，在此過程中，網絡空間和物理空間高度融合，產生了海量數據。如何高效地分析和利用這些數據，給科研人員帶來了許多新的機遇和挑戰。本期“數據分析與計算專欄”共推出3篇文章。

第1篇是王子巖等撰寫的“基于系統動力學的資訊個性化推薦研究”。系統動力學是一門基于系統論、控制論與信息論，并借助計算機模擬技術的交叉學科，擅長分析高階、非線性時變和復雜系統，采用定性與定量相結合的方法，適合分析資訊個性化推薦這種動態復雜的過程。文章針對司法工作相關資訊的個性化推薦問題，應用系統動力學理論，對影響資訊推薦效果的重要因素在Vensim軟件中進行建模仿真，構建了包括用戶量、文章量、標簽數量和各子系統之間影響的因果反饋模型和存量流量模型，并建立了系統動力學方程模型，通過仿真對相關因素進行了敏感性分析。

第2篇是劉青等撰寫的“數字孿生的新邊界——面向多感知的模型構建方法”。數字孿生概念泛化易造成理解偏差，導致其相關成果較難形成公認的典型案例。為解決這些問題，需對數字孿生概念邊界進行約束，并對數字孿生方法邊界進行延伸，從而形成數字孿生的新邊界，更好地推動其發展。該篇文章提出，數字孿生應回歸其數字化的模型本質，以模型為中心對概念邊界進行有效約束，從而促成產學研用各方的理解并達成一致。在方法邊界的延伸方面，提出了一種面向多感知的數字孿生模型構建方法，在模型建立之初就聚焦于物理實體的復雜性和真實性，充分體現數字孿生模型的特點，有效增強模型的實用性和通用性。

第3篇是尹彥等撰寫的“網絡安全態勢感知中的威脅情報技術”。網絡安全態勢感知是保障網絡安全的有效手段，利用態勢感知發現潛在威脅、做出響應已經成為網絡安全的研究重點。文章對傳統態勢感知研究和威脅情報的應用進行了歸納總結，指出傳統的網絡安全態勢感知研究一般分為3部分，即態勢察覺、態勢理解、態勢投射，主要過程是通過對目標系統安全要素的提取，分析安全事件造成的影響，最終實現對網絡中各種活動的行為識別，察覺攻擊，并對網絡態勢進行評估和預測，為網絡安全響應提供正確決策。由于威脅情報主要是利用大數據、分布式系統等方法收集獲取的，且具有很強的自主更新能力，因而能夠提供最為及時、全面的安全事件數據，提高了網絡安全態勢感知工作中對新型和高級別危險的察覺能力。

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主持人簡介

張紅斌，男，1976年2月出生，河北趙縣人，博士，河北科技大學信息科學與工程學院教授，碩士生導師。主要研究領域包括網絡安全態勢感知、內部威脅、訪問控制等。主持河北省自然科學基金面上項目、河北省科學技術研究與發展計劃項目、石家莊市科學技術研究與發展指導計劃項目多項;作為主要科研人員，參研多項國家自然科學基金項目、教育部人文社會科學青年基金項目以及河北省教育廳指令性課題。近年來發表SCI和EI檢索學術論文20余篇，獲得發明專利授權10項。