创新的BGP事件检测与聚合框架，集成数据分析与交互式可视化技术，实现BGP网络事件的智能识别与直观展示
运用BGPMiner核心算法，通过分析BGP RIB和Updates数据，自动识别和聚合相关的路由事件。 采用时空聚类技术，实现高精度的网络异常检测与事件关联分析，有效过滤噪声数据。
创新的地理分析展示，通过交互式世界地图直观显示BGP事件在全球范围内的影响分布。 提供多维度的地理数据分析，清晰展现网络影响的空间分布特征。
提供AS级别、前缀级别、时间序列等多维度分析视角，结合Actor识别算法， 深入挖掘网络事件的根因和影响范围，支持多种BGP事件类型的精确分类。
强大的分析能力与直观的可视化界面，让BGP事件分析变得简单高效
采用BGPMiner的核心聚合算法，智能识别时间和空间相关的BGP事件， 自动合并相关路由变化，减少噪声提高分析效率。运用高效的聚类技术处理大规模数据。
提供丰富的交互式数据分析功能，支持多维度的事件探索和深度分析。 集成统计图表和数据可视化组件，帮助用户全面理解BGP事件特征。
支持按时间范围、AS数量、关键字、事件类型等多维度筛选， 实时更新显示结果，快速定位感兴趣的网络事件。提供灵活的组合查询能力。
模块化设计，从数据处理到可视化展示的完整分析流水线
BGP RIB/Updates数据收集、预处理和标准化
BGPMiner算法核心、事件检测和聚合处理
交互式图表、地图渲染和时间线展示
响应式Web界面、实时交互和用户体验
系统处理能力与分析精度的量化展示
