1 引言
网络空间是指连接各种信息技术基础设施的网络（包括互联网、电信网、工业网、物联网、社交网等），以及各种计算机系统、信息数据构建的虚拟空间。随着科学技术发展，网络空间突破了传统时空范畴，形成以实体形态和边界定义的更抽象、更复杂的空间，也产生泛关联、高动态、多维度等重要特征。
网络空间已经成为国家经济社会存在、运行和发展的重要基础，需要对其进行更加有效的实时管理，网络空间地图可视化有助于对网络空间实施高效的管理、监控和保护。
符号是网络空间地图可视化领域关注的重点之一，符号效果直接影响着对网络空间要素变量信息的读取挖掘。随着网络空间规模由少变多，可视化也由单纯的结果表达到视觉混乱的降低，符号研究也经历了不同阶段。
2 网络空间的多粒度时空对象数据模型设计
2.1 网络空间建模流程
网络空间对象是将网络空间中的实体抽象后的数字化描述，是构成数字网络空间的最小单位。为更加全面准确地描述实体，本文采用多粒度时空数据模型，根据实际需要选择封装8个方面中相关特征项来描述。
图1 网络空间实体建模表达框架
2.2 网络空间对象建模
网络空间实体横跨虚拟和物理世界，不仅包括各类物理存在或虚拟的网络资源，也包括拥有这些资源的公司、机构、组织、城市等，种类多样，所以确定一个理解简单容易记忆的分类非常重要。
图2 网络空间实体分类
网络空间对象类构建
网络空间对象化描述是利用形式化语言，将网络空间对象从时空参照、空间位置、空间形态、关联关系、组成结构、行为能力和属性特征等方面进行概括和抽象，是对象化数据组织、可视表达、符号渲染的基础。
对象类的类模板结构设计在多粒度时空对象建模工具Designer中进行：
- 对时空域分别进行设置
- 时间范围设置为该网络空间的生命周期
- 空间范围设置为全球范围
- 构建网络空间的类模板，并编辑对应信息
图3 网络空间对象类的部分类模板设计
3 基于多粒度时空对象数据模型的网络空间双变量符号设计方法
图4 网络空间双变量不确定性符号设计的技术路线
3.1 网络空间对象不确定性表达原理
网络空间对象不确定性表达原理为：位置服务背景下的网络空间地图制图与可视化，强调的是符号的动态生成和准确及时表达，需要采用网络空间对象特征的阈值来判断对象特征数据及计算分析结果的误差范围大小。
3.2 网络空间对象不确定性表达模型
多粒度时空对象数据模型可以非常完善地表达实体多维特征。因此，针对多维特征的不确定性，也以多粒度时空对象数据模型为基础进行修正，建立基于多粒度时空对象数据模型的网络空间双变量符号表达模型。
图5 网络空间对象不确定性表达模型
3.3 网络空间视觉熵符号的设计思路
视觉熵（Vizent）符号是比较新颖的符号设计方法，视觉熵边缘表示离散尺度上的序数分类值或数值区间值，对于表达节点链接图的单/双变量的不确定性属性具有较好的效果。
（1）节点视觉熵符号二维设计
在常规符号的基础上，加上环状外框，通过内环与外环划分多少的程度来区分不同层次的节点。
| 类别 | 节点 |
|---|---|
| 内部圆 | 代表实体自身，可以用原来的符号放进去 |
| 外切八边形 | 以内部圆做外切八边形 |
| 外部圆 | 以八边形做外接外部圆 |
| 8个小半圆 | 以八边形的边为直径，分别设置对应的小圆，只取外面的部分 |
（2）连边视觉熵符号二维设计
连边的符号不侧重中间部位，而侧重两边与节点链接的部位的修改。将连边分为3个部分，中间部分表示连边自身的值，两端分别表示与节点相连后的值。
| 类别 | 连边 |
|---|---|
| 连边一端 | 表示与节点A相连后的值 |
| 中间部分 | 表示连边自身的值 |
| 连边另一端 | 表示与节点B相连后的值 |
4 实验设计及结果分析
4.1 数据与实验运行环境
本文以"地理社交网络空间"数据集为例做验证实施。数据模型采用多粒度时空对象数据模型存储；可视化采用常规算法；双变量表达采用视觉熵符号。
实验运行平台：Intel Core I7-4790CPU，Windows10操作系统64位
建模工具：Designer创建网络空间对象类，Creator做对象类实例化
可视化环境：Cesium环境
符号设计工具：AutCAD和ArcGIS
4.2 网络空间数据建模结果
依据类模板文件，对每个对象类下面的对象进行分析设计，形成具体对象逻辑模型。子类继承父类的共有特征，子类具有自身的私有特征，同时还要兼顾对象的版本信息。
图6 网络空间对象的逻辑数据模型
4.3 网络空间实体的双变量符号表达结果的分析
4.3.1 视觉熵符号应用结果
上述展示结果都是用常规符号和简单的点线来表示，还无法表示特征变量的不确定性。根据前面的符号设计方法来设计符号。
图10即是设计的节点符号、连边符号。其中节点的符号从1~8。连边的符号是从权重1~8，当然两边的权重不可能一样，然后再互相组合。
图7 网络空间节点链接图的视觉熵符号(1~8级)
4.3.2 视觉熵符号对比分析
由于以往节点链接图的节点或连边是一个单位，没有拆分，所以无法同时表示同样关系的差异性。因此，在这一点，本文设计的符号是有一定的进步性。但是为了验证视觉熵符号的应用效果，需要进行统计检验分析。
（1）对照组设计
选择用于比较的3对视觉编码分别有：主次数值（用b代替）、宽度亮度（用c代替）和饱和度透明度（用d代替），以及实验组视觉熵（用a代替）。
图8 节点和连边视觉编码的对照组
（2）实验任务
该实验任务包括两类6个。所有参与者都需要完成4种视觉编码的3项不同任务：
- 找到变化性最低的节点/连边
- 找到网络流量最高的节点/连边
- 找到网络流量最高且变化性最低的节点/连边
| 编号 | 任务 | 特性 | 零假设 |
|---|---|---|---|
| 任务1 | 找到变化性最低的节点 | 单一视觉，单属性，变化性属性 | H1 |
| 任务2 | 找到网络流量最高的节点 | 单一视觉，单属性，网络流量属性 | H2 |
| 任务3 | 找到网络流量最高且变化性最低的节点 | 2个视觉，双属性，网络流量和变化性 | H3 |
（3）实验结果
通过实验，统计出所有实验6个任务的准确性和响应时间（单位为秒）结果。计算分析得到了所有任务的显著差异性统计指标及均值指标。
图9 实验结果
通过以上6个任务的实验分析，可以得出在单个指标分析时，a的效果总体好于b、c和d，其中与c差别较小，d是效果最差的。这也说明d是最难区分的。而c是最容易区分的。a由于主次表达分明，效果也比较好。
5 结论
基于实体对象化建模的优势
基于实体对象化建模的方法有助于网络空间多粒度、全类型、多维动态的表达。基于全空间信息系统框架，无论是宏观上对网络空间全局的概览，还是详细准确地记录或表达网络空间实体状态变化过程，甚至是对实体变化进行分析预测，通过可视化和交互技术都能生动直观、全面多维地表现网络空间发展变化。
视觉熵符号的优势
视觉熵符号在网络空间双变量不确定性差异表达方面具有良好的优势，改变以往节点链接图单一符号不能表达双变量差异的问题。通过视觉熵符号与传统组合方式做对照实验，根据所有实验任务的准确性和响应时间方面统计结果得出视觉熵任务效果总体较好，有助于网络空间不确定性信息的双变量表达。
研究局限性
现实世界的网络空间过程和发展规律极为复杂，本文对网络空间实体的建模与表达仍存在一定的局限性，比如节点符号如何反映数据内涵、双变量差异表达的尺度应用，以及动态发展过程中不确定性符号应用的概率与信息推导等问题都需要进一步探索。