孫雨生 汪怡敏 李萬蓉

（1.湖北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 武漢 430068）

（2.湖北工業(yè)大學(xué)湖北農(nóng)村社會管理創(chuàng)新研究中心 武漢 430068）

（3.南昌大學(xué)管理學(xué)院 南昌 330031）

（4.首都師范大學(xué)管理學(xué)院 北京 100048）

1 引言

伴隨移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、社會化媒體環(huán)境形成，作為新型網(wǎng)絡(luò)服務(wù)載體的數(shù)字圖書館資源爆炸式增長且海量復(fù)雜異構(gòu)特點日趨明顯，但限于認(rèn)知能力，用戶獲取有效信息的認(rèn)知負(fù)荷加劇、效率降低并致使數(shù)字圖書館信息資源難充分利用。為解決該問題，數(shù)字圖書館利用信息可視化技術(shù)，從用戶角度出發(fā)高效組織、分析和形象直觀揭示信息及其關(guān)系，挖掘潛在信息，激發(fā)用戶能動性、靈活性高效檢索信息并輔助其更好接受、理解信息，從而滿足用戶個性化信息需求并提升其使用體驗；通過人機(jī)交互界面可視化顯示信息檢索結(jié)果、過程與館藏資源，形象化并智能化數(shù)字圖書館信息資源，提升信息檢索精度并降低其成本，提高信息資源處理效率及利用程度。因此，有必要系統(tǒng)研究數(shù)字圖書館信息可視化核心問題。

本文全面檢索、清洗知網(wǎng)、萬方及維普數(shù)據(jù)庫中相關(guān)文獻(xiàn)，共得109 篇有效文獻(xiàn)；詳讀全部文獻(xiàn)并從中精選39 篇作為參考文獻(xiàn)，最后，遵循信息可視化參考模型，從可視化表征、可視化機(jī)制、信息資源組織三方面闡述國內(nèi)數(shù)字圖書館信息可視化核心內(nèi)容研究進(jìn)展。

2 數(shù)字圖書館信息可視化表征

主要從信息瀏覽、信息檢索及信息資源組織三方面研究數(shù)字圖書館信息可視化表征內(nèi)容、形式及實現(xiàn)技術(shù)、方法與工具，詳見表1。

表1 數(shù)字圖書館信息可視化表征

2.1 表征內(nèi)容

數(shù)字圖書館信息可視化表征內(nèi)容主要有信息瀏覽可視化（可視化操作，促進(jìn)人機(jī)交互）、信息檢索可視化（可視化檢索過程、結(jié)果，以便引導(dǎo)用戶檢索并支持其決策）、信息資源組織可視化（可視化館藏、網(wǎng)絡(luò)資源內(nèi)容與分布以便用戶理解）。

2.2 表征形式

2.2.1 信息瀏覽可視化

黃田青［1］、馮雙玲［2］、孫倩［3］、孫雨生［4］認(rèn)為信息瀏覽主要表征為顆粒圖［1～2，4］（文檔在三維空間內(nèi)按字順以顆粒排列，通過空間位置表示文檔間關(guān)系（顆粒間作用力使相近度高者靠近、低者遠(yuǎn)離），常用于多維可視化）［1］、主題地圖［1～2，4］（表達(dá)主題詞間關(guān)聯(lián)度，單擊可放大查看源文檔）［1］、魚眼圖［1～2，4］（基于逐點詳述原理，支持概覽完整信息概念時交互細(xì)覽所選數(shù)據(jù)，通過鼠標(biāo)懸浮方式（視角不變）按需放大畫面局部區(qū)域細(xì)節(jié)視圖（周圍變?yōu)榭梢姳尘埃?］、拓?fù)鋱D［3～4］（匹配連接不同國家規(guī)范文檔，顯示相應(yīng)匹配方式及標(biāo)識號，幫助用戶整體感知規(guī)范文檔并有效選擇數(shù)據(jù)）［3］、熱力圖［3～4］（動態(tài)演示某類文獻(xiàn)歷史演變進(jìn)程）［3］、時間軸［3～4］（互操作性時間標(biāo)尺，提供整體概覽同時細(xì)分各類文獻(xiàn)并結(jié)合圖文，使用戶直觀了解所需文獻(xiàn)館藏布局與歷史發(fā)展進(jìn)程，簡化文獻(xiàn)資源檢索過程）［3］等。

2.2.2 信息檢索可視化

1）檢索結(jié)果可視化表征形式

黃田青［1］、孫倩［3］、劉瑩［5］認(rèn)為檢索結(jié)果主要表征為文檔透鏡（將多頁一維文檔數(shù)據(jù)映像成三維物體，可直接查閱某頁）［1］、場景圖（樹形結(jié)構(gòu)圖，根節(jié)點表示場景，節(jié)點表示場景各成分并由相應(yīng)對象實現(xiàn)，對象幾何屬性聚合成三維用戶界面“物理”模型）［1，5］、互動式地圖（交互顯示地域資源，清晰顯示世界范圍內(nèi)文獻(xiàn)資源分布以便跨區(qū)域、國家共建共享資源）［3］等。

2）檢索過程可視化表征形式

黃田青［1］、馮雙玲［2］認(rèn)為檢索過程主要表征為刷圖（選中點陣圖中某區(qū)域一子集，可同時選中刷圖事件、屬性相同的數(shù)據(jù)）［1］、表透鏡（瀏覽大數(shù)據(jù)表并徑向分離出需細(xì)覽子表）［1］、主題詞云圖（在網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)概念空間內(nèi)合理布局由線連接的主題詞，多用二維樹狀結(jié)構(gòu)圖示（復(fù)雜度隨節(jié)點數(shù)增加而增大）表示用戶檢索主題詞（用節(jié)點表示，其大小、顏色分別表示含主題詞的書目信息量、用戶訪問歷史）與系統(tǒng)返回結(jié)果，其字體大小、節(jié)點間物理距離表示檢索主題詞與各主題詞相關(guān)度（字體越大、距離越近則相關(guān)度越大），隨用戶所點擊主題詞變化動態(tài)調(diào)整主題詞間空間關(guān)系并變換顏色顯示主題詞屬性，用圖示引導(dǎo)用戶檢索行為（點擊放大檢索結(jié)果圖示可從中抽取所需結(jié)果））［1］、透視墻（將二維轉(zhuǎn)為三維墻，用投影將對象貼圖到墻上，在透視區(qū)觀察細(xì)節(jié)、水平旋轉(zhuǎn)瀏覽信息以擴(kuò)大可視范圍并提供流暢視覺過渡，實現(xiàn)時空維瀏覽）［1］等。

2.2.3 信息資源組織可視化

崔曉菡［6］認(rèn)為信息資源組織主要表征為平面視圖（傳統(tǒng)可視化表現(xiàn)形式主要有柱形圖、扇形圖［6］、折線圖［6～8］、直方圖、圓餅圖［7～8］等，隨社會需求、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展出現(xiàn)更直觀的雷達(dá)圖、氣泡圖、散點圖［6］、映像圖、模型圖［6～8］等）、標(biāo)簽云（以大小、顏色深淺不同的標(biāo)簽排列顯示關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率）［9］、時間軸和互動式地圖（兩者貫穿網(wǎng)站各維度資源顯示）［3］等。

2.3 實現(xiàn)技術(shù)、方法與工具

2.3.1 信息瀏覽可視化

1）技術(shù)

杜慧敏［10～11］、張洪敏［12］、馬音寧［13］、王亞鳳［14］、趙文宇［15］、孫雨生［16］認(rèn)為信息瀏覽可視化技術(shù)主要有GIS［10～14，16］（獲取、存儲、分析、管理、檢索、可視化顯示［12］地理空間信息［10～14］及其他信息［10～11，13～14］以實現(xiàn)空間實體定義、空間關(guān)系查詢［10～11，13～14］的計算機(jī)管理系統(tǒng)，借助空間分析能力以圖形、圖像為主呈現(xiàn)于屏幕［4，10～11，13～14］）、VR［15～16］（借助計算機(jī)、三維傳感技術(shù)模擬生成視覺、聽覺、觸覺動態(tài)交互三維虛擬世界［15］，可基于遠(yuǎn)程沉浸技術(shù)［7，17］、VRML 語言［5］實現(xiàn)）等。

2）工具

孫雨生［16］、陳偉［18］、秦?。?9］認(rèn)為三維信息瀏覽可視化工具主要有Autodesk 公司開發(fā)的3D Max 建模（可構(gòu)建三維室內(nèi)外模型；設(shè)置場景動畫、運動路徑，計算動畫長度，創(chuàng)建攝像機(jī)并調(diào)節(jié)動畫；設(shè)計建筑材質(zhì)，賦予模型表面貼圖、材質(zhì)，真實模擬自然界；支持CAD、SketchUp 等文件導(dǎo)入及3D 模型、2D平面圖和AVI 格式動畫等文件導(dǎo)出）、美國ESRI 公司開發(fā)的ArcScene 技術(shù)（ArcG1S 軟件桌面系統(tǒng)3D分析擴(kuò)展模塊中核心應(yīng)用，可將二維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三維GIS 數(shù)據(jù)并高效分析編輯管理、創(chuàng)建三維圖層）［16，18］、D3.js（應(yīng)用廣泛的信息可視化JavaScript庫，用D3（數(shù)據(jù)驅(qū)動文檔）綁定數(shù)據(jù)與文檔對象模型并由數(shù)據(jù)決定文檔對象可視化模型，用CSS、HTML 及可縮放矢量圖形可視化顯示）［16，19］等。此外，ActiveX 控件通過專用標(biāo)準(zhǔn)接口用屬性、方法、事件三種機(jī)制與所處環(huán)境（容器）交互［16，20］。

2.3.2 信息檢索可視化

1）技術(shù)

黃田青［1］、孫雨生［16］、王曼茹［21］、李巧蓉［22］、杜鵑［23］、閆實［24］、顏培亮［25］認(rèn)為檢索結(jié)果可視化常用顯示技術(shù)主要有聚焦+上下文［16，21～22，24～25］（在有限可視空間內(nèi)［22，24］放大聚焦節(jié)點同時縮小周邊對象，離聚焦節(jié)點越遠(yuǎn)對象越小以突出重點、揭示信息上下文關(guān)系［21］）、廣角與聚焦技術(shù)（可視化切換總體概要信息顯示與個別具體信息顯示）［16，21］、徑向填充［16，22，24］（以圓環(huán)（將圓環(huán)劃分成數(shù)個扇形區(qū)域，圓環(huán)外層局部區(qū)域和內(nèi)層子節(jié)點間存在對應(yīng)關(guān)系）及漸進(jìn)色（顏色沿直線變換且可隨意更改直線方向）分別表示層次結(jié)構(gòu)信息［22，24］及連續(xù)型信息，能顯示整體信息、焦點、上下文信息和局部放大信息［22，24］）、樹圖［1，6，16，25］（現(xiàn)代可視化表現(xiàn)形式，多含算法，在同一視圖顯示數(shù)據(jù)層次里所有單節(jié)點信息，圖形大小表示樹形圖在整個層次中相對大小，其他屬性由顏色等表示［1］）、雙曲線樹［25］（雙曲線瀏覽［1］，通過兩條空間曲線顯示節(jié)點，按節(jié)點到焦點距離縮小圖示，以便在有限視覺范圍內(nèi)顯示盡量多節(jié)點，可用鼠標(biāo)轉(zhuǎn)移焦點觀察結(jié)構(gòu)圖示）［1］、錐形樹（半透明錐形三維空間圖，根節(jié)點位于錐形樹頂端或空間（凸輪樹）最左端，子節(jié)點均勻分布在根節(jié)點下方或右側(cè)錐形延展部分，鼠標(biāo)點擊某節(jié)點可使其高亮顯示并旋轉(zhuǎn)錐形樹使其位于圖形前端）［1～2，25］、關(guān)聯(lián)更新技術(shù)（兩個或多個窗口數(shù)據(jù)間相互關(guān)聯(lián)，其數(shù)據(jù)隨相關(guān)窗口信息設(shè)置更新而改變）、空間顯示技術(shù)（基于對象間相似度將對象繪制成歐氏空間內(nèi)點或區(qū)域以構(gòu)成散列圖，揭示對象內(nèi)部及相互間關(guān)系）、濾鏡技術(shù)（在窗口上重疊各種效果“濾鏡”，輔助實現(xiàn)信息交互式選擇、移動過濾與分析轉(zhuǎn)換）［16，21］、Web 三維顯示（使用戶高效檢索圖書實際空間地址）［23］等。

孫雨生［16］、石明芳［17］、王曼茹［21］、李巧蓉［22］、閆實［24］、顏培亮［25］、徐剛［26］、陳俊鳳［27］認(rèn)為檢索過程可視化技術(shù)主要是降維映射技術(shù)，包含自組織特征映射［24～25］（通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（模擬人腦處理信號特點）抽象歸類錄入數(shù)據(jù)或信號特征［24～25］，用簡單幾何關(guān)系揭示拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)并將非線性高維數(shù)據(jù)映射到低維空間［24］）、潛在語義標(biāo)引（通過統(tǒng)計方法尋找詞內(nèi)語義結(jié)構(gòu)，分解奇異值，投影文檔向量到較低維度空間以有效轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)）等［16，25］、多維尺度分析［16～17，21～22，24，26～27］（用非線性變換將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為低維數(shù)據(jù)并以疏密不同的散點在低維空間近似表示其關(guān)系（點間距離表示數(shù)據(jù)間相似性）［22，24］）、尋徑網(wǎng)絡(luò)［16～17，21～22，24，26～27］（根據(jù)經(jīng)驗性數(shù)據(jù)評估概念或?qū)嶓w間聯(lián)系相似（異）性，用圖論相關(guān)概念及原理得出相應(yīng)網(wǎng)狀模型［22，24］）等。

2）方法

孫雨生［4，16］、閆實［24］、徐剛［26］、張繼東［28］、周靜怡［29］認(rèn)為檢索結(jié)果可視化聚類方法主要有基于分類簇圖法［28］（按分類標(biāo)準(zhǔn)（關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞、形成日期、類型等）將相似檢索結(jié)果歸為同簇形成虛擬節(jié)點［28］，根據(jù)語義內(nèi)容［26］添加標(biāo)簽［28］，再按網(wǎng)狀、層次結(jié)構(gòu)排列簇（集）以揭示簇間邏輯關(guān)系［26］）、分類文檔簇法（找出共詞文檔并聚類包含共詞最多文檔于同簇，根據(jù)文檔語義內(nèi)容命名簇標(biāo)題以便檢索，同時以簇為節(jié)點用層、網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)排列以揭示文檔簇（集）間邏輯關(guān)系，缺點是準(zhǔn)確度難保證）［16，24，26，29］、關(guān)鍵詞詞頻排序樹法（抽取分析用戶檢索所得文獻(xiàn)關(guān)鍵詞并得到其降序排序列表（縱向不同顏色表示關(guān)鍵詞在該頁中出現(xiàn)次數(shù)，橫向排列小矩形根據(jù)關(guān)鍵詞個數(shù)用縱向不同顏色區(qū)域分別表示每頁各關(guān)鍵詞詞頻分布信息），將文獻(xiàn)按關(guān)鍵詞分類，通過關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率揭示大量文獻(xiàn)知識整體結(jié)構(gòu)以便用戶高效獲取相關(guān)學(xué)科知識）［16，28］、Texttiling 算法［4，26］（根據(jù)頁、章、段將文獻(xiàn)分為主題塊［7，21，26］，按用戶所輸關(guān)鍵詞自動檢索并用長方條（長度代表文獻(xiàn)長度并分成多個對應(yīng)文本單元塊的小矩形，其顏色深淺、長度分別揭示關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率、段落長度［7，21，24，29］）表示檢索結(jié)果且依次按檢索詞組命中總頁數(shù)、檢索詞被命中總數(shù)、基于共現(xiàn)頻率的相似檢索橫向排序［26，29］，用戶點擊對應(yīng)位置［21，29］選擇性瀏覽文獻(xiàn)［7，21，24，29］，通過檢索詞位置、共現(xiàn)情況發(fā)現(xiàn)隱藏信息）等。

孫雨生［16］、王曼茹［21］、朱成［30］認(rèn)為檢索過程可視化方法主要有動態(tài)查詢與過濾技術(shù)（通過控制實時反饋、調(diào)整過濾參數(shù)、修訂檢索提問來過濾信息資源中不必要信息、聚焦用戶興趣）［16，21］、三維圖像處理技術(shù)（簡單二維圖像直接顯示成三維圖像，復(fù)雜二維圖像平滑處理（基于濾波、插值等算法［16］）尖銳凸凹部分以達(dá)到理想三維圖像顯示效果，圖像三維坐標(biāo)中x、y 表示圖像列、行坐標(biāo)，z=f（x，y）是關(guān)于（x，y）點的函數(shù)，f 可?。▁，y）像素點處灰度值、像素顏色分量、色調(diào)、飽和度等）［30］等。

2.3.3 信息資源組織可視化

1）技術(shù)

趙文宇［15］、孫雨生［16］、莫耀評［31］認(rèn)為信息資源組織數(shù)據(jù)可視化技術(shù)主要有基于幾何投影數(shù)據(jù)可視化技術(shù)（包括平行坐標(biāo)法，用N 條平行且等間距坐標(biāo)軸（對應(yīng)不同維度空間）映射N 維空間為二維空間，表示為折線［15，31］，具體實現(xiàn)工具為報表（顯示動態(tài)變化數(shù)據(jù)、趨勢性參數(shù)值并實現(xiàn)報告和表格一體化）［31］，缺點是依賴屏幕寬度，存在大量數(shù)據(jù)可視化結(jié)果重疊問題［15］）、面向像素數(shù)據(jù)可視化技術(shù)（顏色、窗口內(nèi)像素排列、屬性順序分別反映數(shù)據(jù)某一維度信息、數(shù)據(jù)聚類及相關(guān)性、屬性間依賴及相關(guān)性）［15，31］、基于圖標(biāo)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)（圖標(biāo)屬性如大小、顏色、形狀等表示對應(yīng)數(shù)據(jù)項維，具體實現(xiàn)方法主要有Chemoff-faces、Shape Coding、Stick Figures、Color Icons 等）［15，31］、基于層次數(shù)據(jù)可視化技術(shù)［15，31］（分層處理數(shù)據(jù)量不大且維度不多數(shù)據(jù)集［15］，理順數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)［31］，形成樹圖、圓錐樹［15，31］等可視化形式）等。此外，XSLT 技術(shù)可轉(zhuǎn)換空間數(shù)據(jù)形成圖書屬性［23］。

2）方法

張琪［7］、周寧［8］、閆實［24］、陳俊鳳［27］、張繼東［28］、田蔚然［32］認(rèn)為文本可視化方法主要有2D 法［24，27，32］（節(jié)點代表文獻(xiàn)，節(jié)點位置、顏色、大小分別揭示文獻(xiàn)關(guān)系、類別、屬性，支持動態(tài)查詢、過濾、縮放［24，27，32］，典型代表為可視化HTML 文件的Starfield 技術(shù)，其用節(jié)點顏色、大小分別表示文件HTTP 狀態(tài)、長短［24，27］）、圖標(biāo)映射法（構(gòu)建圖標(biāo)集，在相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和圖標(biāo)集間構(gòu)建固定映射函數(shù)，用不同圖標(biāo)表示不同文本以向用戶展現(xiàn)文本信息內(nèi)容，缺點是圖標(biāo)反映含義有限且粗糙）［28］、圖符法［7～8］（圖符表示各分類領(lǐng)域具體含義［7］，圖符信息存儲采用邏輯壓縮等方法［8］）、高維空間描述法（描述文獻(xiàn)主題內(nèi)容）［7～8］、群集映射法（統(tǒng)計文獻(xiàn)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率并用高頻關(guān)鍵詞構(gòu)建高維信息空間，如通過轉(zhuǎn)換群集映射到三維空間構(gòu)建三維知識群集圖）、自組織地圖算法（即自組織特征映射）、上下文關(guān)聯(lián)法、新聞星系法［24］等。

3 數(shù)字圖書館信息可視化機(jī)制

崔曉菡［6］認(rèn)為可視化技術(shù)、方法與工具有真實可靠性和直觀性（將繁雜數(shù)據(jù)（統(tǒng)計）轉(zhuǎn)化為直觀圖形），可多維處理數(shù)據(jù)，用不同屬性管理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)字圖書館的信息瀏覽、檢索和資源組織可視化。

3.1 信息瀏覽可視化

信息瀏覽可視化主要運用可視化工具，通過ActiveX［20］、GraphLayout［28］等組件基于后臺繪制器按表征形式所做視圖（文檔透鏡、顆粒圖［1～3］等）構(gòu)建人機(jī)交互可視化界面并實現(xiàn)縮放與旋轉(zhuǎn)、導(dǎo)航、人機(jī)交互。此外，張棋［7］、石明芳［17］提到人機(jī)交互界面應(yīng)具有直觀性、吸引性、便捷性、智能性且人性化。

3.2 信息檢索可視化

顏培亮［25］認(rèn)為信息檢索可視化通過圖形或圖像（如刷圖、雙曲線瀏覽［1～2］等）顯示空間數(shù)據(jù)以明確數(shù)據(jù)間聯(lián)系與規(guī)律、透明化信息檢索過程，提供良好人機(jī)交互環(huán)境以便用戶高效獲取、分析、理解數(shù)據(jù)，增強(qiáng)用戶認(rèn)知能力，提高查全率和查準(zhǔn)率。信息檢索可視化涉及檢索結(jié)果（聚類、顯示）、過程（映射［25］）可視化［16～17，21～22，24～28，33］。

3.2.1 檢索結(jié)果可視化

檢索結(jié)果可視化主要采用聚類分析和可視化顯示技術(shù)［22，24］，前者通過檢索詞與后臺索引項鏈接到相關(guān)信息并對其聚類以得到初步檢索結(jié)果（文獻(xiàn)及其隱含關(guān)系），且可按檢索結(jié)果與檢索需求間關(guān)系優(yōu)化檢索式（基于可視化技術(shù)和檢索詞語義使用戶準(zhǔn)確表達(dá)檢索需求［7］）；后者根據(jù)檢索過程中的聚類特點及數(shù)據(jù)集維度選擇適當(dāng)方式可視化顯示結(jié)果集。

3.2.2 檢索過程可視化

孫雨生［4］、石明芳［17］、王曼茹［21］、李巧蓉［22］、閆實［24］、徐剛［26］、陳俊鳳［27］、程翔［34］認(rèn)為在檢索過程可視化中，首先用Shneiderman 的信息可視化分類法分析、拓展［17，22］信息空間檢索路徑［17，21～22，24，26～27］并根據(jù)檢索過程精確測量用戶行為［34］，其次基于多維尺度分析、尋徑網(wǎng)絡(luò)［4，21，24，27］和自組織特征映射［4，24～25］技術(shù)通過隱性馬爾可夫模型序列行為分析信息檢索行為［4，26］來將理想檢索路徑插入隱性馬爾可夫模型程序，最后在相應(yīng)語義空間動態(tài)比較以形成最優(yōu)路徑［26，34］。

檢索過程可視化引入數(shù)據(jù)映射機(jī)制，主要是映射技術(shù)，集成相應(yīng)數(shù)據(jù)處理算法組織處理大數(shù)據(jù)集［33，35］并將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間以便計算機(jī)處理［25］；錢力［33］、馬雨佳［35］認(rèn)為數(shù)據(jù)映射機(jī)制設(shè)計過程為先根據(jù)可視化模型集成相應(yīng)數(shù)據(jù)處理算法到系統(tǒng)中，再用可視化引擎驅(qū)動錄入并根據(jù)規(guī)則算法自動處理以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可視化數(shù)據(jù)格式，最后傳輸并顯示于可視化組件。

3.3 信息資源組織可視化

信息資源組織可視化主要通過特征抽取資源內(nèi)容特征并按數(shù)據(jù)信息選擇特定技術(shù)（基于幾何投影、面向像素、基于圖標(biāo)、基于層次等）進(jìn)行處理，形成平面視圖、標(biāo)簽云等表征形式。張棋［7］、周寧［8］、李玉萍［9］、閆實［24］、陳俊鳳［27］、田蔚然［32］認(rèn)為館藏信息（空間、屬性信息［27］）按其表現(xiàn)形式分為文本、圖像［9，24］、語音和視頻［7～9，27，32］信息。

3.3.1 文本資源可視化

文本資源可視化分提煉文字信息（分析原始文字、忽略資源格式、剔除無用信息以提煉關(guān)鍵詞、分析詞頻、總結(jié)特征）、轉(zhuǎn)為圖像（圖像要忠于文字資源含義且符合用戶審美）、人機(jī)交互（圖像直觀便捷、吸引用戶目光，提供舒適視覺觀感）三步［9］。

3.3.2 圖像資源可視化

圖像資源可視化分整理圖像內(nèi)容（涉及簡單（色彩、形狀等）、較復(fù)雜（所示對象等）、更高級（描述信息與所示對象關(guān)系等）內(nèi)容）［9］、用數(shù)據(jù)庫法［7］分類存儲圖像（標(biāo)注圖像間關(guān)系）、選擇顯示模式（使圖像內(nèi)容直觀、易理解，如根據(jù)圖像間聯(lián)系關(guān)聯(lián)圖像）三步［9］。

3.3.3 語音資源可視化

語音資源可視化可用文本方式可視化［24］，分音頻文字性轉(zhuǎn)換（采樣漢語語音資源、播放語音信息、分離語音音素、基于語音音素庫識別語音并轉(zhuǎn)為漢字字符串、存儲漢字文本信息生成漢字文本文件［7～8，32］）、文字資源可視化轉(zhuǎn)換（抽取、可視化內(nèi)容特征（需相應(yīng)圖符庫、詞庫、平臺支持）［7～8，32］）兩步［9］。

3.3.4 視頻資源可視化

視頻資源可視化（有可視化特性［27，32］）分抽取數(shù)字視頻信息特征構(gòu)建特征庫［8～9］（可通過MPEG-7與相關(guān)知識庫［27］抽取特征內(nèi)容（文本、音頻與視頻（分鏡頭、場景（關(guān)鍵幀、預(yù)測幀））特征［7～8］，包括顏色、形狀、紋理、運動、位置、柵格分布、時間系列、多視點、空間坐標(biāo)等［7～8］）實現(xiàn)）、數(shù)字化視頻信息、存儲到視頻庫［27］三步。

4 數(shù)字圖書館信息資源組織

韓全惜［36］認(rèn)為數(shù)字圖書館信息構(gòu)建（結(jié)構(gòu)化設(shè)計信息空間，以組織和運用有意義、清晰、直觀的內(nèi)容、結(jié)構(gòu)表達(dá)數(shù)據(jù)內(nèi)容并提供直觀訪問途經(jīng)）應(yīng)按用戶需求（使用信息特點）組織信息、設(shè)計界面以提升用戶體驗，構(gòu)建利于用戶組織、導(dǎo)航、標(biāo)引、檢索的信息可視化系統(tǒng)以便與信息工作者互動、高效采集信息。數(shù)字圖書館資源組織涉及空間、屬性數(shù)據(jù)［10～14，23，37～38］的采集、處理和存儲。

4.1 信息資源采集

杜慧敏［10～11］、張洪敏［12］、馬音寧［13］、王亞鳳［14］、杜娟［23］、劉麗［37］、王雅坤［38］認(rèn)為空間數(shù)據(jù)（圖書館結(jié)構(gòu)及館藏布局（館舍結(jié)構(gòu)、空間布局、地理背景、圖書分類等））按數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型分矢量、柵格數(shù)據(jù)（通過透明格網(wǎng)采集、掃描輸入）［14］，結(jié)合GIS 數(shù)據(jù)分層組織法將圖書館空間數(shù)據(jù)存入地理背景、建筑物、樓層、閱覽室、書架號、書架層等［10，12，38］等圖層并逐級細(xì)化顯示［10～13，23，37～38］以詳細(xì)標(biāo)明圖書空間位置［13］，具體通過掃描圖紙等數(shù)字化或坐標(biāo)繪圖法（用計算機(jī)自動畫線編程和實地采集的坐標(biāo)點值保證圖書館部門間及房間設(shè)備、書架等間相對位置，確保地理圖形精度［10，12，38］）采集；屬性數(shù)據(jù)分圖書空間（對應(yīng) 空 間 實 體 地 理特 征信 息［10～12，14，23，37～38］與空 間 模型［10～12，14，37～38］）、文獻(xiàn)資源屬性信息（書名、作者、出版社、藏書地及關(guān)鍵詞等），通過對書目數(shù)據(jù)、數(shù)字文獻(xiàn)資源進(jìn)行標(biāo)引來完成［14］，數(shù)據(jù)錄入需先在ArcCatelog（地理數(shù)據(jù)資源管理器）中定義對應(yīng)屬性結(jié)構(gòu)并檢查邏輯一致性，鏈接圖形要素、屬性記錄，多先以手工錄入為主，后自動批量轉(zhuǎn)換錄入（需二次開發(fā)ArcGIS模塊并與MIS數(shù)據(jù)庫鏈接）［14］。

4.2 信息資源處理

馬曉亭［39］認(rèn)為信息資源空間、屬性數(shù)據(jù)預(yù)處理包括補充、剔冗、濾噪、關(guān)系描述、格式標(biāo)準(zhǔn)化與模式規(guī)范化等，通過ETL等實現(xiàn)數(shù)據(jù)萃取、轉(zhuǎn)置、加載以在可視化精度范圍內(nèi)控制因采集、處理、計算、分析、可視化等階段數(shù)據(jù)不確定性、應(yīng)用過程不對稱性產(chǎn)生并累積的誤差、偏差、信息缺失比例及程度，通過隨機(jī)選取、等比例調(diào)整樣本規(guī)模以平衡數(shù)據(jù)集規(guī)模與清洗難度，真實、全面、準(zhǔn)確、客觀反映大數(shù)據(jù)價值和關(guān)系，提高數(shù)據(jù)價值密度、經(jīng)濟(jì)性、可用性和可控性。

4.3 信息資源存儲

王亞鳳［14］認(rèn)為ArcGIS（功能強(qiáng)大完備、應(yīng)用廣泛的GIS 軟件）數(shù)據(jù)庫分別用數(shù)據(jù)庫實體（存儲如矢量、柵格數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)文件）、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（增刪改查及維護(hù)數(shù)據(jù)）兩子系統(tǒng)（通過標(biāo)識碼（ID）連接，實現(xiàn)雙向檢索）存儲空間（存儲為線或面狀實體弧段文件）、屬性數(shù)據(jù)（存儲于關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)［14］，圖書空間、文獻(xiàn)資源屬性信息分別存入建筑物、樓層、房間、書架等屬性表［10～12，14，37～38］和文獻(xiàn)資料、讀者、設(shè)備等信息表，通過關(guān)鍵字與書架號鏈接［23］并由圖書館管理系統(tǒng)中SQL Server［11，37］存儲管理［10～12，14，37～38］）。

5 結(jié)語

綜上，本文從可視化表征、可視化機(jī)制、信息資源組織三方面闡述了國內(nèi)數(shù)字圖書館信息可視化核心內(nèi)容研究進(jìn)展：可視化表征主要從信息瀏覽、信息檢索及信息資源組織三方面研究其表征內(nèi)容、形式及實現(xiàn)技術(shù)、方法與工具；可視化機(jī)制重點研究信息瀏覽（集中于可視化工具運用）、信息檢索（集中于檢索結(jié)果、過程可視化）、信息資源組織可視化（集中于文本、圖像、語音、視頻資源）具體過程；信息資源組織核心研究數(shù)字圖書館空間、屬性信息資源的采集、處理和存儲。接下來，筆者將嘗試構(gòu)建大數(shù)據(jù)環(huán)境下智慧圖書館可視化總體方案。