研究信息可視化技術

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　　摘要：信息可視化技術通常是指依托計算機數據及圖形技術，將數據信息以可視的生動形象向客戶展示的一種新型技術手段。目前，信息可視化技術已在醫學、通信、網絡智能、金融等多個領域得到了十分廣泛的應用。在輔助用戶分析數據以及探索數據規律等方面發揮著十分重要的作用。隨著大數據時代的到來，信息數據規模正在呈現爆炸聲增長態勢，數據來源更具多樣性，信息可視技術發展迅猛。深入研究信息可視化技術，不僅具有重要的理論意義，也具有較強的實際應用價值。

　　關鍵詞：信息;可視化;人機交互

　　信息可視化最早可追溯到18世紀LAMERT和PLAYFAIR創建的信息可視化圖表，上世紀80年代的科學計算的出現是可視化技術向前邁出了實質性步伐，1998年，“信息可視化”作為專用詞匯首次出現。作為一種在非空間數據領域應用的可視技術，信息可視化可視為信息轉化視覺的技術，該技術以增強數據呈現效果為目的，可使用戶更加直觀的完成數據的瀏覽和觀察，清晰的發現數據的關聯性和隱藏的特征。近年來，隨著現在計算機技術進步，交互方式更加多樣化，數據處理能力也有了質的提升，用戶可依托信息可視化技術更加直觀的對感興趣數據進行觀察研究，信息可視化技術也從傳統的領域逐步向社交、文本、交管、生物等領域擴展，呈現出蓬勃的發展趨勢。

　　一、信息可視化技術概述

　　從實質上看信息可視化是信息與人可視化界面，是研究人機交互的技術。通過信息可視化技術可實現多學科的有效融合，是抽象的信息更加直觀的體現處理，是使用者對抽象信息的認知度更強，是研究人與計算機交互影響的技術。信息可視化技術是數據發掘、圖像處理、人機交互及科學可視化的有機整合，是使人們利用直觀感知和視覺觀察研究信息的方法。信息可視化技術以圖形設計學和認知心理學為基礎。其中圖形設計重點解決可視化表現的藝術性問題，以實際操作經驗為具體導向。認知心理學則以人類感知過程為主要研究課題，重點解決人類感知理論問題和認知過程。信息可視化是數據的直觀化映射過程，可將信息特征通過整合、映射、轉換等形式，通過圖畫、圖像以及動畫的形式對信息內容進行表達，圖像、文字和語音均可稱為信息可視化的信息源，其可視化過程可通過不同的模式完成和實現。

　　二、信息可視化類型劃分

　　根據類型信息可視化可分為七類。一是一維數據，此類數據以一維向量和程序為主，是僅具有單一屬性的信息。二是二維數據。此類數據以平面設計和地理數據為主，平面設計多采用橫縱坐標顯示二維數據，而地理數據多以經緯度體現。三是三維數據，此類數據的應用領域較廣泛，醫學、地質學、氣象學均有廣泛應用。通過三維信息技術，可較直觀反映數據狀態。四是多維數據，此類數據以金融和統計數據為主，數據包含四個或者四個以上信息屬性，是目前信息可視化的研究重點方向。五是層次數據。該數據模式是抽象數據最常見的一種關系，傳統的圖書資源管理及視窗系統資源管理模式均是典型的層次數據。六是文本數據。此類數據表現形式多樣，報紙、郵件、新聞等均可視為文本信息，網路時代到來后，多媒體和超文本成為文本信息的新形勢，文本信息也是可視化信息技術最大的信息來源之一。七是網絡信息。這里所說網絡信息并非傳統意義上的網絡信息，是指網路節點與其他節點間的聯系，節點間可存在多種屬性關系，信息間可無直接層次關系，此類信息獲取難度較大，是信息可視化技術的研究難點之一。

　　三、信息可視化技術的常見應用

　　1、信息可視化技術在生物學上的應用

　　生物學發展產生的海量數據內容成為了信息可視化技術在生物學領域應用的重要推動力量。依托信息可視化技術的生物數據研究已經當前的一項熱點研究領域。特別是對DNA、蛋白質、核糖核酸等復雜結構進行研究時，借助光鏡等設備和剖片信息，可對大量蛋白質數據進行大規模定量和定性研究，實現生物數據到生物知識的過度，對加速新藥開發具有十分重要的實用價值。

　　2、信息可視化技術在金融信息上的應用

　　依托信息可視化技術可實現對海量金融數據的處理和分析，在基金分析、股票分析等領域應用十分廣泛。對復雜的金融數據分析還可實現金融犯罪的預防和調查，通過對銀行和信貸機構的信息規整，可構成清晰的資金活動鏈和金融活動網，在檢查和預防金融犯罪中作用十分明顯。

　　3、信息可視化技術在網絡監測上的應用

　　隨著個人電腦的普及和網絡技術的發展，網絡數據數量呈現出翻番增長勢頭，依托信息可視化技術可使網絡流量、節點連接特性以及地域信息得到清晰反映，實現有效的數據通信監控，判斷用戶實時網絡應用服務狀態。

　　4、信息可視化技術在商業信息上的應用

　　近年來電子商務發展迅速，以淘寶為代表的網上購物不僅成為網絡應用的熱點，同時也改變著傳統的商業模式。每天在網上均進行著大量的商業交易，并產生了海量商業數據，采用信息可視化技術手段可有效挖掘商業信息中的有效價值，實現商業信息價值最大化。

　　四、未來信息可視化技術的發展方向

　　大數據定義增長迅速，很企業數據已經進入了TB級別，在處理海量數據過程中，信息可視化的速度和效率提升已經成為業界關注的重點。此為，由于多維度大數據可能導致視覺混亂，如何實現數據挖掘和信息可視化技術的有機結合，提升數據的可操作性是未來研究的重要課題。由于海量數據的信息可視化處理多需要團隊開發完成，對協作空間和同步性的要求較高，需要利用并行性來取得較高的加速比。協同可視化領域的研究方向可能向平臺開發和視圖設計領域發展。

　　隨著數據量的不斷加大，信息可視化技術的挑戰性越來越強。其中最明顯的制約來自硬件顯示，如何在有限的顯示器上顯示大規模數據成為信息可視化技術的一項發展難題，多維數據的分析是一個信息可視化技術具有挑戰性的研究內容。但我們相信，隨著大數據的不斷發展，信息可視化技術的應用領域必將不斷擴大，為提升工作效率和生活質量作出更大的貢獻。

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