随着数字化浪潮席卷而来，人类社会从内容数字化发展到当前物理世界和生物世界的数字化，在此过程中，网络空间和物理空间高度融合，产生了海量数据。如何高效地分析和利用这些数据，给科研人员带来了许多新的机遇和挑战。本期“数据分析与计算专栏”共推出3篇文章。
　　第1篇是王子岩等撰写的“基于系统动力学的资讯个性化推荐研究”。系统动力学是一门基于系统论、控制论与信息论，并借助计算机模拟技术的交叉学科，擅长分析高阶、非线性时变和复杂系统，采用定性与定量相结合的方法，适合分析资讯个性化推荐这种动态复杂的过程。文章针对司法工作相关资讯的个性化推荐问题，应用系统动力学理论，对影响资讯推荐效果的重要因素在Vensim软件中进行建模仿真，构建了包括用户量、文章量、标签数量和各子系统之间影响的因果反馈模型和存量流量模型，并建立了系统动力学方程模型，通过仿真对相关因素进行了敏感性分析。
　　第2篇是刘青等撰写的“数字孪生的新边界——面向多感知的模型构建方法”。数字孪生概念泛化易造成理解偏差，导致其相关成果较难形成公认的典型案例。为解决这些问题，需对数字孪生概念边界进行约束，并对数字孪生方法边界进行延伸，从而形成数字孪生的新边界，更好地推动其发展。该篇文章提出，数字孪生应回归其数字化的模型本质，以模型为中心对概念边界进行有效约束，从而促成产学研用各方的理解并达成一致。在方法边界的延伸方面，提出了一种面向多感知的数字孪生模型構建方法，在模型建立之初就聚焦于物理实体的复杂性和真实性，充分体现数字孪生模型的特点，有效增强模型的实用性和通用性。
　　第3篇是尹彦等撰写的“网络安全态势感知中的威胁情报技术”。网络安全态势感知是保障网络安全的有效手段，利用态势感知发现潜在威胁、做出响应已经成为网络安全的研究重点。文章对传统态势感知研究和威胁情报的应用进行了归纳总结，指出传统的网络安全态势感知研究一般分为3部分，即态势察觉、态势理解、态势投射，主要过程是通过对目标系统安全要素的提取，分析安全事件造成的影响，最终实现对网络中各种活动的行为识别，察觉攻击，并对网络态势进行评估和预测，为网络安全响应提供正确决策。由于威胁情报主要是利用大数据、分布式系统等方法收集获取的，且具有很强的自主更新能力，因而能够提供最为及时、全面的安全事件数据，提高了网络安全态势感知工作中对新型和高级别危险的察觉能力。
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　　主持人简介
　　张红斌，男，1976年2月出生，河北赵县人，博士，河北科技大学信息科学与工程学院教授，硕士生导师。主要研究领域包括网络安全态势感知、内部威胁、访问控制等。主持河北省自然科学基金面上项目、河北省科学技术研究与发展计划项目、石家庄市科学技术研究与发展指导计划项目多项;作为主要科研人员，参研多项国家自然科学基金项目、教育部人文社会科学青年基金项目以及河北省教育厅指令性课题。近年来发表SCI和EI检索学术论文20余篇，获得发明专利授权10项。