研究信息可视化技术
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摘要：信息可视化技术通常是指依托计算机数据及图形技术，将数据信息以可视的生动形象向客户展示的一种新型技术手段。目前，信息可视化技术已在医学、通信、网络智能、金融等多个领域得到了十分广泛的应用。在辅助用户分析数据以及探索数据规律等方面发挥着十分重要的作用。随着大数据时代的到来，信息数据规模正在呈现爆炸声增长态势，数据来源更具多样性，信息可视技术发展迅猛。深入研究信息可视化技术，不仅具有重要的理论意义，也具有较强的实际应用价值。
关键词：信息;可视化;人机交互
信息可视化最早可追溯到18世纪LAMERT和PLAYFAIR创建的信息可视化图表，上世纪80年代的科学计算的出现是可视化技术向前迈出了实质性步伐，1998年，“信息可视化”作为专用词汇首次出现。作为一种在非空间数据领域应用的可视技术，信息可视化可视为信息转化视觉的技术，该技术以增强数据呈现效果为目的，可使用户更加直观的完成数据的浏览和观察，清晰的发现数据的关联性和隐藏的特征。近年来，随着现在计算机技术进步，交互方式更加多样化，数据处理能力也有了质的提升，用户可依托信息可视化技术更加直观的对感兴趣数据进行观察研究，信息可视化技术也从传统的领域逐步向社交、文本、交管、生物等领域扩展，呈现出蓬勃的发展趋势。
一、信息可视化技术概述
从实质上看信息可视化是信息与人可视化界面，是研究人机交互的技术。通过信息可视化技术可实现多学科的有效融合，是抽象的信息更加直观的体现处理，是使用者对抽象信息的认知度更强，是研究人与计算机交互影响的技术。信息可视化技术是数据发掘、图像处理、人机交互及科学可视化的有机整合，是使人们利用直观感知和视觉观察研究信息的方法。信息可视化技术以图形设计学和认知心理学为基础。其中图形设计重点解决可视化表现的艺术性问题，以实际操作经验为具体导向。认知心理学则以人类感知过程为主要研究课题，重点解决人类感知理论问题和认知过程。信息可视化是数据的直观化映射过程，可将信息特征通过整合、映射、转换等形式，通过图画、图像以及动画的形式对信息内容进行表达，图像、文字和语音均可称为信息可视化的信息源，其可视化过程可通过不同的模式完成和实现。
二、信息可视化类型划分
根据类型信息可视化可分为七类。一是一维数据，此类数据以一维向量和程序为主，是仅具有单一属性的信息。二是二维数据。此类数据以平面设计和地理数据为主，平面设计多采用横纵坐标显示二维数据，而地理数据多以经纬度体现。三是三维数据，此类数据的应用领域较广泛，医学、地质学、气象学均有广泛应用。通过三维信息技术，可较直观反映数据状态。四是多维数据，此类数据以金融和统计数据为主，数据包含四个或者四个以上信息属性，是目前信息可视化的研究重点方向。五是层次数据。该数据模式是抽象数据最常见的一种关系，传统的图书资源管理及视窗系统资源管理模式均是典型的层次数据。六是文本数据。此类数据表现形式多样，报纸、邮件、新闻等均可视为文本信息，网路时代到来后，多媒体和超文本成为文本信息的新形势，文本信息也是可视化信息技术最大的信息来源之一。七是网络信息。这里所说网络信息并非传统意义上的网络信息，是指网路节点与其他节点间的联系，节点间可存在多种属性关系，信息间可无直接层次关系，此类信息获取难度较大，是信息可视化技术的研究难点之一。
三、信息可视化技术的常见应用
1、信息可视化技术在生物学上的应用
生物学发展产生的海量数据内容成为了信息可视化技术在生物学领域应用的重要推动力量。依托信息可视化技术的生物数据研究已经当前的一项热点研究领域。特别是对DNA、蛋白质、核糖核酸等复杂结构进行研究时，借助光镜等设备和剖片信息，可对大量蛋白质数据进行大规模定量和定性研究，实现生物数据到生物知识的过度，对加速新药开发具有十分重要的实用价值。
2、信息可视化技术在金融信息上的应用
依托信息可视化技术可实现对海量金融数据的处理和分析，在基金分析、股票分析等领域应用十分广泛。对复杂的金融数据分析还可实现金融犯罪的预防和调查，通过对银行和信贷机构的信息规整，可构成清晰的资金活动链和金融活动网，在检查和预防金融犯罪中作用十分明显。
3、信息可视化技术在网络监测上的应用
随着个人电脑的普及和网络技术的发展，网络数据数量呈现出翻番增长势头，依托信息可视化技术可使网络流量、节点连接特性以及地域信息得到清晰反映，实现有效的数据通信监控，判断用户实时网络应用服务状态。
4、信息可视化技术在商业信息上的应用
近年来电子商务发展迅速，以淘宝为代表的网上购物不仅成为网络应用的热点，同时也改变着传统的.商业模式。每天在网上均进行着大量的商业交易，并产生了海量商业数据，采用信息可视化技术手段可有效挖掘商业信息中的有效价值，实现商业信息价值最大化。
四、未来信息可视化技术的发展方向
大数据定义增长迅速，很企业数据已经进入了TB级别，在处理海量数据过程中，信息可视化的速度和效率提升已经成为业界关注的重点。此为，由于多维度大数据可能导致视觉混乱，如何实现数据挖掘和信息可视化技术的有机结合，提升数据的可操作性是未来研究的重要课题。由于海量数据的信息可视化处理多需要团队开发完成，对协作空间和同步性的要求较高，需要利用并行性来取得较高的加速比。协同可视化领域的研究方向可能向平台开发和视图设计领域发展。
随着数据量的不断加大，信息可视化技术的挑战性越来越强。其中最明显的制约来自硬件显示，如何在有限的显示器上显示大规模数据成为信息可视化技术的一项发展难题，多维数据的分析是一个信息可视化技术具有挑战性的研究内容。但我们相信，随着大数据的不断发展，信息可视化技术的应用领域必将不断扩大，为提升工作效率和生活质量作出更大的贡献。
【参考文献】
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