国内外关于可视化技术的研究现状

0.2.2　国内外关于可视化技术的研究现状

可视化技术是计算机图形学、人机交互、信息管理、科学计算、电子商务、知识管理诸多领域关注的热点课题；提出新的可视化技术、应用可视化技术到实践中及整合现有可视化技术以推动新应用是国内外关于可视化技术研究的重点。

（1）可视化技术的拓新研究

Cone Tree、Hyper Tree、Space Tree、Treemap、Force Directed、Radial Graph、Pathfinder Network、SOM、平行坐标法等是可视化技术的常用算法，对这些算法的改进和新算法的提出是可视化技术拓新的主线。针对既包含层次关系又包含邻接关系的复杂图，Danny Holten（2006）提出了一种基于邻接节点成束的可视化新方法，先假定层次关系通过标准树可视化方法展示，然后利用B样条曲线（B-spline Curve）弯曲邻接关系。针对大量节点的复杂图需要抽取子图，Mao Lin Huang等（2007）提出了一种图聚类方法，可以在大型图中快速发现一致结构并将大图切分成若干高密度连接的子图。Y.Wang（2005）认为在使用图表示结构化对象时，对象之间相似性的确定等同于图之间的相似性判断，而后者确定的常见方法是最大公共子树的计算，据此提出了一种新的计算最大公共子树的方法。林春成等（2005）发现已有的力导向算法基于点点斥力、点线斥力，提出基于线线斥力的力导向算法，解决了零角度变形（Zero Angular Resolution）问题确保不会出现连线之间的重合。Tim Dwyer（2006）将力导向方法扩展到网络展示允许分隔限制（Separation Constraints），增强了所选节点对之间的最小水平或垂直分隔，简单的线性分隔可以满足多种应用需求，包括让有向图更好地显示流程、非重叠节点标志及节点聚类展示等。苏勇（2006）探讨了在绘图时如何在尽可能少出现交叉的情况下，使得树形舒展而分布均匀的问题，提出赋权树形的一种新绘制方法。杨峰（2006）提出了一种新的降维方法——中心优先顺序映射，并给出了若干确定基准点的方法和误差判断标准。

（2）可视化技术的应用研究

可视化技术在信息检索、信息构建、知识组织、知识检索、知识挖掘、知识传播等方面得到大量应用。Yeap等（2005）实施了一个用于文本含义可视化的实验系统Smart INFO，包括统一语法引擎、指代引擎、概念引擎及可视化引擎四个模块。GetSmart系统利用概念图集成了搜索工具和课程支持工具，可以帮助个人、群体以及社区进行知识开发，体系结构包括课程构件、检索构件、概念图构件、学习过程构件等模块（Byron Marshall，2003）。Matthias Trier（2005）针对在线讨论开发了一套用于自动分析知识社区结构和价值的软件，通过从交流网络中抽取有用数据实现，数据包括员工、主题、文档实体及这些实体之间的关系。周宁等将Treemap应用到文本信息可视化中，提出了利用可视化技术实现的文本信息组织和检索模型（2007），还将Treemap应用到电子商务网站设计的产品目录展示及产品对比环节中，认为其特别适合于大量信息的层次展示、分析与比较。周宁等还实施了信息可视化与知识检索系统，包括数据库信息可视化、WWW信息可视化、图像索引与检索、知识抽取与存储、知识检索等模块（2006）。董慧等（2006）在实现基于本体的数字图书馆检索模型时使用TouchGraph实现了语义模块的输出，探讨了本体可视化问题。马费成（2006）探讨了概念图在知识管理领域的应用：①概念图作为知识表示工具，可以提高对概念的理解；②概念图作为知识组织和存储工具，可以促进知识创新；③概念图作为高级思维的认知工具，可以进行思维引导；④概念图作为知识提取工具，可以提供交流共享；⑤概念图作为定量测评工具，可以用于知识评价。

为了使可视化技术的开发应用简单易行，业界开发了一系列开源的可视化工具包，包括Prefuse、Piccolo、IVC及InfoVis等。如何将可视化技术转化为商业产品也非常关键。在InfoVis05上专门邀请了高校可视化技术研究方面的知名专家，包括Shneiderman、Andrews等，以及可视化技术产品化比较成功的公司负责人，包括Inxight、Spotfire、Macrofocus、HiveGroup、Tableau Software等进行座谈，探讨可视化技术的产品化问题。HiveGroup公司开发的Honeycomb是采用Treemap技术取得商业应用的成功范例，已经应用于零售、物流、财经、保健及石油等一系列领域。事实上，Treemap的第一个商业应用SmartMoney的成功，得益于采用轻量级的Java Applet来构建应用以及股票市场中为人们所熟悉的强大数据环境。而可视化技术的评价研究则能促进技术创新，可视化技术评价指标包括视觉表示、交互机制、效果及表现力等。视觉表示又包含数据特征、认知复杂度、空间组织、信息编码、状态转换及限制等二级指标；交互机制又包含定位、导航及数据操作等二级指标。

（3）可视化技术的整合研究

现有的可视化技术种类繁多、涉及领域广泛。如何进行整合并建立共同蓝图显得非常重要。Burkhard在IV’06上发表了题为《是否是时候构建可视化科学学科》的论文，给出了可视化研究领域的发展历程图，并指出从信息构建的角度整合可视化技术。2005年Tergan和Keller编写题为《知识与信息可视化：探索整合》的论文集，探讨了信息可视化与知识可视化的两种整合思路：①知识与信息可视化相结合以促进学习和教育；②以知识为导向组织信息以促进信息利用。