徐海嘯　馬慶珍　屠振川

【摘要】? ? 本文歸納了未來可視化技術應用一系列關鍵領域，旨在提供對可視化技術應用發(fā)展的展望。本文歸納了兩大類應用趨勢，涉及可視化技術的基礎和新興研究領域。

【關鍵字】? ? 可視化? ? 可視化應用? ? 人機交互

Application Trend Analysis of Visualization Technology

Haixiao Xu， Qingzhen Ma， Zhenchuan Tu

Abstract： This paper summarizes a series of key fields in the application of visualization technology in the future， aiming to provide prospects for the development of visualization technology application. This paper summarizes two kinds of application trends involving the basic and emerging research fields of visualization technology.

Key Words： Visualization， Visualization Application， Human-computer interaction

引言：

用于數(shù)據(jù)顯示的典型的信息可視化流程如圖1所示，它解釋了生成可視化表示的步驟。第一步包括將原始數(shù)據(jù)轉換為結構化數(shù)據(jù)格式（數(shù)據(jù)集）。第二步是將數(shù)據(jù)集映射到包含與數(shù)據(jù)集實體相對應的結構的可視化表單中。最后一步將此可視化表單轉換為交互式視圖。然后，將視圖通過人的視覺系統(tǒng)顯示給用戶。用戶解釋此視圖，并可以與這些步驟中的任何一個交互環(huán)節(jié)來調(diào)整結果的可視化，并作出額外的解釋。

支持用戶和數(shù)據(jù)空間交互的可視化流程如圖2所示。連續(xù)三個數(shù)據(jù)轉換步驟將可視化變量轉化為四個可視化空間：1.數(shù)值數(shù)據(jù);2.稱為分析抽象的元數(shù)據(jù);3.稱為可視化抽象的可視化信息;4.稱為視圖的可視化映射，用于解釋顯示的內(nèi)容。在這四個數(shù)據(jù)空間中，用戶可以使用控件與信息交互。該模型應用于信息可視化和科學可視化領域，數(shù)據(jù)并不總是具有預定義的表示。

許多應用是動態(tài)的，被操縱的數(shù)據(jù)稱為時態(tài)數(shù)據(jù)。面向可視化時間數(shù)據(jù)的可視化管道如圖3所示。該可視化管道由時間維和結構維兩個維度組成。每個維度進一步細化為一個由四個階段組成的新結構：1.數(shù)據(jù)/時間，2.時間視點/結構尺寸視點，3.時間空間/結構空間;4.時間空間視點/結構空間視點。結果可視化過程定義為兩個可視化過程之間的關聯(lián)，對應于兩個維度，其中可能存在不同的可視化配置。

圖4給出了信息可視化的參考模型模式。該參考模型提出了五類：提供數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)源、視圖空間及其控件，以及表示精確數(shù)據(jù)集的可視化。

項目資助：國家重點研發(fā)計劃課題（2016YFB0201503）

徐海嘯（1987.8-），男，漢，吉林省長春市人，碩士學位，高級工程師，研究方向：高性能計算，可視化技術;

馬慶珍（1986.6-），男，漢，山東省泰安人，碩士學位，工程師，研究方向：高性能計算應用;

屠振川（1998.12-），男，漢，學士學位，碩士研究生在讀，研究方向：可視化技術，數(shù)字圖像處理。

本文歸納了未來可視化技術應用一系列關鍵領域，旨在提供對可視化技術應用發(fā)展的展望，涉及開發(fā)可視化分析管道的基礎和新興研究領域?？蓪⑵錃w納為六大主題，分為兩類：基本領域和新興領域。

一、與基本領域相關的可視化應用

這些應用涉及到交互、知識生成、機器學習和認知學習。

交互和用戶界面：交互和用戶界面在信息可視化和可視化分析中發(fā)揮著越來越突出的作用。在數(shù)據(jù)量不斷快速增長的同時，為了設計合適的人機界面，可視化技術中需要考慮越來越多人的認知。在這方面的研究不斷地開啟了新的應用，例如以用戶為中心的分析、感知驅動的設計、可視化分析的多模式交互技術和自適應用戶界面。

預測知識生成和機器學習：智能機器學習算法，允許系統(tǒng)既能學習又能推理，旨在通過可視化分析生成知識，近年來無論是理論上還是實踐上一直是熱點研究課題。通過整合機器學習，可視化分析解決方案將通過越來越多可靠的知識模型改進決策，增強其創(chuàng)新和預測能力。

認知建模：認知現(xiàn)象的建模提出了一系列挑戰(zhàn)，其中一些是一般性的，但另一些則是針對可視化分析系統(tǒng)的。認知建模能夠處理可視化分析過程產(chǎn)生的不確定性和復雜性。然而，認知建模在這一領域仍然面臨挑戰(zhàn)，它引入了更自然、更直觀地描述決策者行為的認知設計。以后的認知建模應能從一種實驗方法重建認知實體，產(chǎn)生一套直接涉及可觀察的視覺現(xiàn)象和行為的規(guī)律。

二、與新興領域相關的可視化應用

這些應用與大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)溯源和智能評估有關。

大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)可視化被認為是一種有前途的大數(shù)據(jù)感知方法。秦等人[1]認為可視化是分析器的基本功能，因為它能夠使數(shù)據(jù)在直觀水平上與用戶對話。然而，可視化分析和大數(shù)據(jù)這兩個領域的交叉點也面臨困難。從人和技術角度來看，允許對大數(shù)據(jù)進行感官化是可視化分析的一個主要挑戰(zhàn)。[2]討論了與大數(shù)據(jù)量、速度和變化有關的應用，涉及到系統(tǒng)可擴展性、可用信息空間、可視表示、可解釋性、多維數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡或關系數(shù)據(jù)、工作流和實時分析。這些需求繼續(xù)引發(fā)人們對可視化技術研究的興趣。

物聯(lián)網(wǎng)：人們對智能技術和連接傳感器設備感興趣。當這些設備連接時，它們成為物聯(lián)網(wǎng)的一部分。它們相互聯(lián)網(wǎng)，產(chǎn)生了前所未有的數(shù)據(jù)量。了解數(shù)據(jù)的含義，并從中汲取見解，可視分析可以被認為是一個有前景的解決方案。它由連接對象的數(shù)據(jù)進行的可視化分析。該解決方案提供數(shù)據(jù)采集、通信、可視化、分析和決策服務（機器學習、數(shù)據(jù)科學、可視化等）、時間反應性（流分析）和動作傳輸[3]。這就是可視化事物分析（VAoT）。

數(shù)據(jù)溯源：它包括跟蹤可視化分析過程，以提供數(shù)據(jù)、分析、推理和決策的“上下文”。信息來源允許跟蹤數(shù)據(jù)源以進行自動更新、重做/撤消用戶交互或避免重復的分析過程。此外，它還可以對提取的知識進行評價。在數(shù)據(jù)溯源中已經(jīng)開發(fā)了許多工具和系統(tǒng)來幫助分析人員記錄數(shù)據(jù)、計算工作流和推理過程。

智能評估：評估可視化分析系統(tǒng)的有效性至關重要。可視化從業(yè)者采用不同的方法（如案例研究、專家評審、問卷調(diào)查等）來評估系統(tǒng)的可用性[4]。每種方法都有自己的優(yōu)缺點。開展用戶研究可以產(chǎn)生有價值的用戶反饋，以確定系統(tǒng)的問題。然而，這樣的研究可能不足以提供高層次的見解[5]。由于數(shù)據(jù)分析和可視化組件的多樣性，可視化分析系統(tǒng)通常非常復雜，這就需要更有效和智能的評估方法。智能評估必須結合智能技術（如深度學習技術）來分析和學習用戶研究提供的評估結果，這對可視化領域帶來了挑戰(zhàn)[6]。

三、結束語

本文研究分析了未來可視化應用趨勢，為未來可視化研究進行了展望。本文關注近期可視化領域的新思路和新發(fā)展，涉及通用領域和特定應用領域的可視化應用（包括：大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)溯源和智能評估）。

參? 考? 文? 獻

[1] 高芳 趙志耘 張旭 趙蘊華.基于專利的全球可穿戴設備競爭態(tài)勢分析——以智能手表為例[J]. 電子產(chǎn)品世界，2015（7），22-24.

[2] 馬婷. 智能腕帶式設備的交互技術技術分析[J]. 數(shù)字化用戶，2019（09），201.

[3] 宋揚 潘云濤 趙筱媛. 基于專利情報分析的可穿戴設備上市公司技術競爭力[J]. 中國科技論壇，2018（06），98-109.

[4] 陳夢飛 王麗巖. 基于科學知識圖譜的中國可穿戴設備研究可視化分析[J].智能計算機與應用，2017（02），53-59.

[5] 張爍 劉春揚 趙北北. 淺析加強國內(nèi)可穿戴設備生產(chǎn)企業(yè)的知識產(chǎn)權管理[J]. 中國發(fā)明與專利，2016（10），17-22.