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        【信息可視化的發(fā)展趨勢研究】 python可視化編程

        發(fā)布時間:2020-03-07 來源: 感恩親情 點擊:

          [摘要]在分析近年來信息可視化國際會議的主題以及當(dāng)前的研究成果基礎(chǔ)上,總結(jié)出信息可視化的4個發(fā)展趨勢,即以結(jié)構(gòu)為中心的可視化研究范式向潛在現(xiàn)象的動態(tài)屬性可視化研究轉(zhuǎn)移、信息可視化技術(shù)與分析科學(xué)相結(jié)合、以用戶為中心、可視化技術(shù)產(chǎn)品化與商品化。
          [關(guān)鍵詞]信息可視化發(fā)展趨勢可視分析
          [分類號]G202
          
          信息可視化是“利用計算機支撐的、交互的、對抽象數(shù)據(jù)的可視表示,來增強人們對這些抽象信息的認(rèn)知”的方法與技術(shù),在這個信息數(shù)量呈幾何級增長的信息時代里,信息可視化對于信息資源的開發(fā)利用具有重要的意義。近年來,信息可視化作為一個熱點研究課題,吸引著世界各地研究者的關(guān)注,尤其是20世紀(jì)中期開始召開的IEEE InfoVis和IEEEⅣ兩大國際會議推動了信息可視化的迅速發(fā)展。在瀏覽近年來信息可視化國際會議的主題以及當(dāng)前的研究成果基礎(chǔ)上,筆者發(fā)現(xiàn)信息可視化呈現(xiàn)出4個趨勢,即以結(jié)構(gòu)為中心的可視化研究范式向潛在現(xiàn)象的動態(tài)屬性可視化研究轉(zhuǎn)移;信息可視化技術(shù)與分析科學(xué)相結(jié)合;以用戶為中心;可視化技術(shù)產(chǎn)品化、商品化。
          
          1 以結(jié)構(gòu)為中心的可視化研究范式向潛在現(xiàn)象的動態(tài)屬性可視化研究轉(zhuǎn)移的趨勢
          
          抽象信息的結(jié)構(gòu)是20世紀(jì)90年代第一代信息可視化研究的中心,錐形樹(cone tree)、樹圖(treemap)、雙曲樹(hyperbolic tree)是處理信息結(jié)構(gòu)的經(jīng)典例子。目前,正在出現(xiàn)一種趨勢,那就是以結(jié)構(gòu)為中心的研究范式正在向潛在現(xiàn)象的動態(tài)屬性可視化研究范式轉(zhuǎn)移,文獻對這種范式的轉(zhuǎn)移進行了討論,認(rèn)為潛在現(xiàn)象的動態(tài)屬性可視化還沒成為主流。對潛在現(xiàn)象的動態(tài)屬性進行可視化不是一件容易的事,雖然在數(shù)據(jù)集中往往記錄了某種趨勢或深刻的變化,但是可視化刻畫出來的趨勢與變化往往并不足以引起用戶的注意。因此,有必要在可視化過程中嵌入趨勢探測機制,這需要超越第一代以結(jié)構(gòu)為中心的可視化研究范式。目前,對動態(tài)屬性的可視化研究已吸引著信息可視化領(lǐng)域的研究者,ThemeRiver(主題河)、Time Tube(時間管道)、累進知識域可視化㈣就是基于動態(tài)屬性可視化的研究成果。
          ThemeRiver是一個可視化系統(tǒng),用來幫助用戶識別文檔集中與時間有關(guān)的模式以及變化趨勢,這種可視化技術(shù)把從左向右流動的河流比作文檔集中隨時間變化的主題流,河流下面對應(yīng)著一條時間線。河流由不同顏色的水流組成,每種顏色代表一個主題,該水流的寬度代表該主題的強度,寬度的變化指示著事件的變化。整條河流的寬度變化代表著全局的強度變化(見圖1)。
          
          
          2 信息可視化技術(shù)與分析科學(xué)相結(jié)合的趨勢
          
          從2006年開始,IEEE增開了IEEE VAST(Visual Analytics-Science andTechnology)會議,即可視化分析科學(xué)與技術(shù)會議。這個會議的議題范圍建立在Illuminating the Path:The Research-andDevelopmentAgendaforVisualAnalytics(J.J.ThomasandK.A.Cook,2005)一書的基礎(chǔ)上。可視化分析是數(shù)據(jù)分析與信息可視化技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物,目的是幫助人們從大量的、動態(tài)的并且經(jīng)常自相矛盾的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)具有預(yù)見性的以及不可預(yù)知的現(xiàn)象與知識,并提供實時的、可防御的并且可理解的判斷?梢暬治黾夹g(shù)來源于科學(xué)分析以及信息可視化領(lǐng)域,并由生物以及國家安全研究的需要來驅(qū)動和發(fā)展,目前已應(yīng)用于各個領(lǐng)域,并不斷融合了來自知識管理、統(tǒng)計分析、認(rèn)知科學(xué)、決策科學(xué)以及其他領(lǐng)域的技術(shù)。
          分析推理是運用人類的思維能力,根據(jù)事實材料和假設(shè)來作出某種判斷的過程,可視分析是在分析推理的過程中,通過運用軟件來放大人類對復(fù)雜動態(tài)的數(shù)據(jù)和環(huán)境的感知、理解和推理能力,從而促進分析推理的進行,因此,發(fā)展可視分析技術(shù),必須要懂得分析推理過程,了解人類感知與認(rèn)知的潛在規(guī)律,通過合適的可視化形式讓用戶在與信息的不斷交互變換中獲得新知或某種判斷結(jié)論。
          例如,可視化的異常情況檢測是可視分析的一個重要應(yīng)用,主要是從過去的事件發(fā)現(xiàn)事物之間的聯(lián)系或某種趨勢,以便為將來的危險做好準(zhǔn)備,這在國家安全、應(yīng)急事件的處理中非常重要。Tomoharu iwata和KaZumi smito提出了一種可視化的探測異常的方法,他們將多維的數(shù)據(jù)采用基于概率的方法在二維或三維空間中進行可視化,不僅可以幫助人們看出異,F(xiàn)象的數(shù)量,而且可以理解異常的與標(biāo)準(zhǔn)的樣本之間的關(guān)系。并分別通過假想的數(shù)據(jù)以及經(jīng)濟時序數(shù)據(jù)進行測試,證實了該方法的有效性。
          可視分析不太可能成為一個獨立的研究領(lǐng)域,但會看到它在很多現(xiàn)有的領(lǐng)域、會議以及出版物中的增長和影響力。不過,成功的關(guān)鍵是科學(xué)小組的高度跨學(xué)科工作。2004年以來,美國國土安全部成立了由太平洋西北國家實驗室負(fù)責(zé)的全國可視分析中心(National Visualization and Analytics Center-NVAC),目的是防御美國以及全球的恐怖主義者的襲擊,并為可視分析制定5年的研究與開發(fā)日程計劃,有關(guān)這方面的信息可訪問htcp://nvac.pnl.gov。
          
          3 以用戶為中心的研究趨勢
          
          以用戶為中心是近幾年軟件設(shè)計中興起的一個重要原則,強調(diào)從用戶的理解、用戶的興趣、用戶的習(xí)慣、用戶的期望、用戶的評價方面開始設(shè)計和運作。信息可視化作為人機交互的界面技術(shù),是為了通過可視化的方式促進用戶對信息的感知、認(rèn)知以及分析利用,因此更應(yīng)該強調(diào)以用戶為中心。但一直以來,以信息的結(jié)構(gòu)以及任務(wù)為中心的信息可視化研究居于主導(dǎo)地位,雖然也強調(diào)以用戶為中心,但常局限于最終的信息呈現(xiàn)形式以及界面設(shè)計上,缺少以用戶體驗為中心的用戶需求、用戶興趣、用戶認(rèn)知能力的分析挖掘以及用戶使用效果和評價等研究。Chris Ahlberg認(rèn)為將信息可視化定制式地融合到用戶的日常任務(wù)中,設(shè)計信息可視化環(huán)境,促進用戶的合作和共享是信息可視化的發(fā)展趨勢,這其實就是強調(diào)技術(shù)的發(fā)展要以用戶為中心。
          Zhang Jiajie等對以人為中心的可視化進行了研究,他們認(rèn)為,在設(shè)計以人為本的計算機系統(tǒng)中,不僅需要考慮表層的用戶界面,更需要考慮深層次的用戶、任務(wù)以及功能,并建立以人為中心的信息可視化理論框架(見圖2)。
          
          在設(shè)計可視化系統(tǒng)時,如果不考慮該框架圖中的4個層次,設(shè)計出來的可視化可能只是具有良好的展示功能,在完成特定用戶的特定任務(wù)時則可能不是一個好系統(tǒng)。對一個用戶來說是好的可視化可能對另一個用戶來說并不一定就好,該可視化系統(tǒng)層次框架為以用戶為中心的可視化系統(tǒng)提供了一個系統(tǒng)的概念上的指導(dǎo)。
          2006年3月,在德國召開了題為“以人為中心的可視化環(huán)境”的國際研討會,會議主題包括人機接口、可視化技術(shù) 和模型,信息可視化的美學(xué)、用戶交互、多種模型的可視化、可用性、可測量性、質(zhì)量衡量、感覺和認(rèn)知(心理學(xué)背景)、用戶的先驗知識、教育和培訓(xùn)、實證研究和評價等。2007年5月28日到6月1日,在德國召開了以“信息可視化――以人為中心的可視化展示、交互以及評價”為主題的會議,這些會議的召開表明以人文本、以用戶為中心的可視化技術(shù)及其評價得到了廣大業(yè)內(nèi)人士的關(guān)注。
          
          4 可視化技術(shù)產(chǎn)品化、商品化趨勢
          
          近十年來,信息可視化作為一門新的研究領(lǐng)域獲得了較大的進展,取得了很多的研究成果,然而任何一項技術(shù)只有產(chǎn)品化、商業(yè)化才能顯示其價值和生命力。Geoffrey Moore在《跨越鴻溝》一書中描述了技術(shù)首次滲透主流市場的過渡階段,即技術(shù)采納生命周期。信息可視化作為一種信息展示技術(shù),具有開發(fā)人類感知能力、輔助分析的功能,也有著廣泛的商業(yè)潛能,然而這種潛能并不能在短時間內(nèi)被大多數(shù)人所認(rèn)識和接受,也必然有個技術(shù)采納生命周期,在從實驗室走向產(chǎn)品、走向市場的過程中要經(jīng)歷被多數(shù)人質(zhì)疑、拒絕到被多數(shù)人認(rèn)可和喜歡的過程。
          目前,信息可視化技術(shù)的產(chǎn)品化、商品化趨勢已經(jīng)顯露出來,例如在電子商務(wù)的網(wǎng)站設(shè)計中、在數(shù)字圖書館以及商務(wù)智能中?偟膩碚f,信息可視化技術(shù)商品化有兩種模式,一種是將信息可視化技術(shù)轉(zhuǎn)化為信息可視化產(chǎn)品,如treemap、theBrmn、IN-SPIRE等;另一種是信息可視化技術(shù)與現(xiàn)有軟件結(jié)合,即信息可視化技術(shù)被其他軟件采納,作為其他軟件的構(gòu)件而存在,可視化技術(shù)在商務(wù)智能中的應(yīng)用就屬于這種模式。
          Treemap最初是由Ben Shneiderman在20世紀(jì)90年代初設(shè)計的,是對層次結(jié)構(gòu)的信息進行空間填充式的可視化技術(shù),主要思想是利用顏色和大小展示信息的不同的屬性,并且可以交互式的對不同層次的信息進行屬性展示。最初,這種創(chuàng)新的可視化展示的思想只被少數(shù)喜歡創(chuàng)新的人欣賞,現(xiàn)在正在被越來越多保守主義者和懷疑者所接受,其技術(shù)也得到研究者的不斷改進和完善。1998年Martin WaRenberg利用treemap對SMARTMONEY雜志提供的數(shù)據(jù)和信息制作了市場圖,得到很多人的追隨。后來,HiveGroup致力干為treemaps尋找更廣闊的市場,并在供應(yīng)鏈管理、市場分析、投資管理等許多領(lǐng)域中創(chuàng)造了商業(yè)應(yīng)用的成功例子。HiveGroup開發(fā)的Honey-comb就是利用了treemap技術(shù)的軟件套件,該軟件套件使eemaps開發(fā)、配置以及管理的過程自動化,其客戶包括Intel,Sun Microsystems,Merck以及美國海軍部隊。海軍部隊裝備準(zhǔn)備信息工具(Marine Corps Equipment Readiness Information-Tool(MERIT)每天被3000多人用于物資準(zhǔn)備的后勤管理工作。
          信息可視化技術(shù)在商務(wù)智能中的應(yīng)用是信息可視化技術(shù)產(chǎn)品化、商品化的后一種模式的典型代表,也是可視化技術(shù)與分析技術(shù)相結(jié)合的典型代表。信息可視化主要用于支持“開發(fā)和分析特定領(lǐng)域中的信息以鑒別趨勢和模式”,這一過程和目的與商務(wù)智能不謀而合,只是商務(wù)智能的“特定領(lǐng)域”限定在商業(yè)領(lǐng)域,因此信息可視化是實現(xiàn)商務(wù)智能的有效手段,就像可視化專家Stephen Few――知覺優(yōu)勢(Perceptual Edge)的創(chuàng)始人所說的,“信息可視化軟件能使傳統(tǒng)的商務(wù)智能擴展到一個新的理解的王國”,信息可視化技術(shù)將會推動下一代商務(wù)智能的成長㈣。其實,在傳統(tǒng)的商務(wù)智能產(chǎn)品中已經(jīng)或多或少地使用了信息可視化技術(shù),如統(tǒng)計圖、統(tǒng)計表、聚類分析圖等,但這些多為靜態(tài)的可視化技術(shù),并且傳統(tǒng)的商務(wù)智能產(chǎn)品多以結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)為處理對象,使用的是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫技術(shù),例如Sybase、Oracle。新一代的商務(wù)智能將不僅能處理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),而且能處理半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),使用的信息可視化技術(shù)則是動態(tài)的、交互式的。例如,2007年SAS發(fā)布了最新商務(wù)智能軟件SASR Visual BI,該軟件就用了大量動態(tài)交互式的可視化技術(shù),運用該軟件可以通過易于操作的、動作激活的、圖形式的環(huán)境創(chuàng)造交互式的“數(shù)據(jù)電影”,通過這種統(tǒng)計分析技術(shù)以及動態(tài)交互式的可視化查詢技術(shù)的結(jié)合,可以幫助公司從大量的事實中發(fā)現(xiàn)新知以及隱藏的模式或趨勢。此外,還有致力于文本挖掘的商務(wù)智能軟件Inxight、ClearForest文本分析套件等也大量使用了信息可視化技術(shù),也是信息可視化技術(shù)通過與商務(wù)智能軟件結(jié)合來走向商業(yè)應(yīng)用的成功典范。
          
          5 結(jié)語
          
          現(xiàn)在已經(jīng)進入“讀圖時代”,信息可視化作為一種信息展示、交互以及分析的技術(shù),在涉及到信息展示、交互或信息分析的領(lǐng)域里都將大展身手,對信息可視化的研究與應(yīng)用也不斷深入,并表現(xiàn)出以上4個趨勢。這4個發(fā)展趨勢也體現(xiàn)了信息可視化系統(tǒng)的發(fā)展趨勢,即在構(gòu)建信息可視化系統(tǒng)時,考慮信息的動態(tài)屬性、信息分析的過程、用戶背景,并與各領(lǐng)域的應(yīng)用相結(jié)合,實現(xiàn)信息可視化技術(shù)的產(chǎn)品化、商品化。

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