信息可视化研究综述(9)
发布时间:2021-06-08
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第1期杨彦波,等:信息可视化研究综述
4结语
上述资料表明:信息可视化研究已经取得了一些很有意义的成果,尤其是在可视化技术与可视化认知方面积累了大量经验,也进行了许多新的尝试。根据信息可视化的十大原则[8引,可视化技术与应用还应该继续向以下4个方面努力:直观化:直观、形象地呈现数据;关联化:挖掘、突出呈现数据之间的关联;艺术化:增强数据呈现的艺术效果,符合审美规则;交互化:增强人机交互,实现即时数据操作。戴国忠等认为数据可视化技术的发展方向是协同(collaboration)、分析过程(analytics)、计算(computational)和意会(sense—mak—ing)[85|。信息可视化未来研究方向可以包括以下几个内容。
1)信息可视化和数据挖掘的紧密结合对于大数据的定义一直在不断地增长。现在网络和很多企业的数据量都达到了TB级别oE86]可视化技术在处理海量数据时的速度和效率是值得关注的第一个问题;第二问题是传统的可视化技术在面对多维度和大数据量时不可避免的造成视觉混乱(visualclutter)现象;非结构化数据,尤其是异构的、非结构化的混杂数据的出现,对信息可视化提出了另一个大挑战,因此必须紧密结合信息可视化和数据挖掘技术,运用数据挖掘的公式和算法,对数据分析的过程及结果进行可视化展现,让用户可以方便高效的操作海量数据,以发现隐含信息,从而引导出新的预见和更高效的决策。
2)协同可视化由于海量数据的出现和技术方法的复杂性,信息可视化需要由多成员、多团队的开发来完成,因此需要创造协同可视化环境,利用合理的数据分布使得多个工作站之间实现资源共享,对于可视化的过程进行同步和异步控制,利用并行性来获得极高的加速比,从而解决多个研究工作者间的协同性问题。协同可视化领域的研究方向可以包括可视化接口设计、基于web的可视化协同平台开发、协同可视化工作的视图设计、协同可视化中的工作流管理、及协同可视化技术的应用等。
3)更多领域的应用技术信息可视化的方法和技术已经应用到了越来越多的领域,同时这些领域内的应用也为可视化技术的完善和发展提供良好的环境,当前和未来信息可视化应用的热点领域包括以下4个方面。
统计可视化:需要研究使用几何、动画、图像等工具对数据统计的过程和结果进行加工和处理的技术。新闻可视化:通过对新闻内容进行抓取、清洗和提取和可视化展示,让繁杂的信息有据可依、有线可寻、有图可索,让信息传播更直观、更生动、更快捷。
社交网络可视化:通过可视化方式显示社交网络的数据,通过对社交网络中节点、关系及时空数据的集成,有效揭示社交网络的关联、比较、走势关系。
搜索日志可视化:针对在使用搜索引擎时产生的海量搜索日志,可视化的展现用户的搜索行为、用户与信息化环境的交互模式、用户与用户之间的交互关系,获取用户的需求和关系模式。
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