网站信息可视化（精选7篇）
网站信息可视化 篇1
0 引言
中国互联网络信息中心统计, 截至2008年底, 中国的网站数, 即域名注册者在中国境内的网站数 (包括在境内接入和境外接入) 达到287.8 万个, 较2007年增长91.4%, 是2000年以来增长最快的一年[1]。网络海量信息导致知识爆炸, 使得人们对信息迫切需求的同时变得不知所措。消费者在浏览企业网站时常常遇到下列问题:
(1) 网站结构混乱, 不利于发现信息。
(2) 网页内容冗余, 不利于掌握信息。
(3) 信息关联度差, 不利于发掘信息。
面对这种情况, 消费者通常做出的选择是退出网站。可以看出, 网站建设的好坏与网络营销的效果有直接关系, 企业网站是综合型网络营销工具, 没有专业网站作为基础, 网络营销的方法和效果将受很大限制, 但现实情况是大部分网站因为专业水平不高而没有发挥其网络营销价值。如何建立一个网络营销导向的企业网站, 利用网站这个信息载体, 通过可视化技术将网络营销的职能有效地展示出来, 使网站信息清晰、有用、可用, 最终实现营销信息效益最大化, 是网站拥有者和建设者, 以及研究网络信息资源开发利用的专家们十分关注的问题。
1 信息可视化与网络营销的概念
1.1 信息可视化
信息可视化 (英文:Information visualization) 是一个跨学科领域, 旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现学科, 利用图形、图像方面的技术与方法, 帮助人们理解和分析数据[2]。信息可视化是解决人们如何和信息资源之间进行“对话”的问题, 不仅用图像来显示多维空间数据, 使消费者加深对数据含义的理解, 而且用形象直观的图像来指引检索过程, 加快信息检索速度[3]。
信息可视化的重点是建立非传统式的信息传播途径, 用直观的视觉表述方式和互动技术, 利用人眼的广泛带宽让消费者看到、研究、并掌握大量信息[4]。根据研究数据的不同, 信息可视化的方法可划分为七类:一维信息可视化;二维信息可视化;三维信息可视化;多维信息可视化;时间序列信息可视化;层次信息可视化和网络信息可视化[5]。信息可视化技术包括层次展示技术、网状展示技术、空间信息探索、地图、表格、图标等[6]。
1.2 网络营销
网络营销是企业整体营销战略的一个组成部分, 是为实现企业总体经营目标所进行的, 以互联网为基本手段营造网上经营环境的各种活动。网络营销的核心思想就是“营造网上经营环境”[7]。
网络营销是一种“软营销”, 软营销的主动方是消费者, 个性化消费需求的回归使消费者在心理上要求自己成为主动方, 而网络的互动特性使消费者成为主动方真正有了可能。消费者不欢迎不请自到的广告, 但却会在某种个性化需求的驱动下自己到网上寻找相关的信息, 此时的情况是企业在静静等待消费者的寻觅, 一旦消费者找到了企业, 这时企业就应该活跃起来, 使出浑身解数把消费者留住。
2 信息可视化技术的网络营销策略
2.1 企业网络营销中存在问题及分析
《大型企业网络营销状况研究报告》通过对117家大型企业网站的调查发现, 国内大型企业网站从整体策划、内容、服务和功能等方面都表现出种种问题, 其中有几个关于网站结构的问题尤其值得关注[8]:
(1) 栏目规划繁多混乱、导航系统不完善。
(2) 表现方式单一抽象、促销意识不明确。
(3) 网站优化思想没有得到起码的体现。
通过《大型企业网络营销状况研究报告》表现出的问题, 可以看出网站没有在功能、结构、布局、内容等关键要素上进行合理设计, 没有在表现形式上达到最优效果, 没有满足消费者需求并达到网络营销的目的。因此企业网站应重视基础建设工作, 一个可以获得消费者欢迎和信任的网站至少应具备两个条件[8]:
①简单易用。网站应具有方便的、有针对性的导航系统, 使消费者容易找到网页的相关路径, 而不是将消费者关心的信息埋藏在多层目录之中。而且大多数浏览者并非首先来到网站主页, 而是通过搜所引擎等检索方式进入信息网页, 所以一个简单、易用的导航系统就更加重要。
②信息有效性。消费者访问网站的目的是获得有价值的信息, 因此要求网站应把潜在、有用的信息展现给消费者, 使消费者从大量信息中找到更多有用、可用的信息。
2.2 信息可视化技术的解决策略
2.2.1增强设计效果
人的视觉很大程度上是受一些图片、动画、图案所影响, 而正是这些对视觉上的刺激使得人产生相应的记忆力和理解力, 所以在网页上展现一些小图标会比一段文字更能加强人的记忆。在导航系统中当消费者使用鼠标划过每一个思想单元的时候, 更清晰的小图标就会呈现在屏幕上, 这样消费者就可以快速、直观地了解产品的基本情况。消费者对那些提供有用信息、充满活力的表现方式, 如主要页面产品图片、介绍等信息, 会产生更好的反响。
有吸引力的首页导航系统易于导航, 引导消费者快速进入目标页面, 并且导航系统设计活泼、美观, 给消费者独特的视觉感受。
2.2.2提高传播效率
当现有的数据集可以揭示新的发现时, 这种依靠信息可视化技术所产生的结果是有效的。这样做的目的和重点是创造出一种工具, 使消费者在浏览网页、分析数据时把复杂的数据简单化、直观化。
传统文件的目录树往往局限于信息的严格等级组织和无法表达存在于现实世界中的多层次关系, 是无法用自然的表达方式来思考信息之间的关联。而采取和人脑网状结构相一致的信息可视化技术, 就使得消费者可以打破信息严格等级组织的局限性, 使基于信息可视化技术的网站导航系统作为网页的基础框架, 展现在企业网站的每一个网页上, 消费者在点击导航系统时, 在其下面就会呈现出相应内容, 方便消费者查找信息。消费者也会很方便地来到主页和其他页面, 从网站获得更多的信息和服务, 从而成为企业的忠实消费者。这样做的好处显而易见:
(1) 导航系统的关键词使得消费者真正关心的信息可以在网站首页直接找到。
(2) 多个栏目之间展现出正确的链接关系。
(3) 通过最多3次的点击, 可以通过首页到达任何一个内容页面, 而且可以通过任何一个页面到达站内其他任何一个页面。
(4) 导航系统使得网站有一个简单清晰的网站地图。
(5) 网站栏目不再存在过多、过少, 或者层次过深等问题。
(6) 网站首页、各栏目首页以及各个内容页面能够分别反映网页核心内容的网页标题, 使得整个网站都用一个网页标题。
通过基于信息可视化技术的网站导航系统充分体现出产品展示、产品促销、消费者服务等基本的网络营销功能, 使网站信息清晰、有用、可用, 实现营销信息效益最大化。
2.2.3发掘潜在信息
当今社会信息的日新月异, 使得消费者浏览的网页比以往任何时候都潜藏着更多的重要信息, 然而, 传统网站结构提供的简单浏览方法已不能满足消费者的需要。所以, 对于消费者来说, 当前最大的问题是通过信息之间的链接提高浏览效率和发现潜在的重要信息。
信息可视化技术是超越传统列表结构的较大规模的信息呈现模式, 是直接表达消费者和机器之间相互关系的媒介。可视化分析技术用多种信息可视化技术, 来计算、转化和分析数据, 在放大人的认知能力上提出6个基本的方法[4]:
(1) 提高认知资源:如利用视觉, 扩大人力资源的工作记忆能力。
(2) 减少搜索过程:如用一个小空间代表一个大的数据量。
(3) 提高认识模式:如把信息的时间关系用空间方式来组织。
(4) 支持简单的知觉推理关系, 而其他信息组织形式则难以推导。
(5) 通过视觉感知大量潜在的信息。
(6) 与静态图表不同的是在提供的每一个操作中, 都通过多种方式来增加空间的参数值。
具有这些功能的信息可视化, 加上计算数据分析, 可用于分析推理, 以支持决策过程[9]。
3 信息可视化技术解决策略的应用分析
通过上述对企业网络营销问题的分析研究和基于信息可视化技术的解决策略得出, 信息可视化在企业网站中的应用旨在简化网站导航, 利用人们的视觉隐喻提高信息的二次过滤, 目的是揭示产品之间的重要关系, 提供给消费者产品的详细数据, 同时不降低信息本身的准确性、丰富性。为了具体说明应用信息可视化技术提高企业的网络营销效能, 下面以修改过的大兴安岭超越公司企业网站为例做进一步说明, 如图1所示。
通过图1可知, 网站导航系统中的每一个信息单元被称为“思想”, 可以是代表文件、人和想法, 显示一个核心思想, 围绕“主题思想”的所有相关想法。鼠标点击任何“思想”单元后, 随之所带来的是以单元为中心的内容展出。当消费者通过网站导航系统浏览网页时, 在屏幕上显示的相关信息始终是和选定的信息单元有关联的。所以消费者可以遵循自己的思路, 从网页导航系统的一个内容自然“流向”下一个内容。
如果消费者想要了解“产品”的相关信息时, 点击图1中的“产品介绍”, 就可以来到以“产品介绍”为主题词的, 并介绍产品信息的新的网页导航系统界面!可视化技术在企业网站的应用中, 主题网页的居中显示, 让人们在浏览网站时增强主题观念, 导航系统始终展示的是浏览者一步一步找到所需信息的过程。
基于可视化技术的网页导航系统使网站结构更加紧凑、合理, 增强人们在浏览网站时的感知功能, 按照人脑的结构设计网站的结构, 利用简单的连线使各个网页之间都有了较强的关联, 其创造出很强的链接、不对称结构有利于人们发现目标信息并做出最终决定。
为了解决人们在大量信息中能过有效地找到所需信息, 可视化技术通过图形的动力把各种信息用图片表达出来, 增强了人们联想的潜力。具体如图2所示。
通过图2和传统网站的比较, 消费者可以感知下列优点:
(1) 各种不同类型的关系都可以相互关联。
(2) 信息单元的边可以有方向也可以没有。
(3) 文字和数字的属性可以与节点和边缘联系起来。
(4) 图形旁边的表用来显示产品的属性, 并允许排序。
(5) 产品的照片可以与信息单元结合起来。
(6) 高级群集的自然分类表明信息中潜在、固有的信息集合, 有利于信息的分类和有价值信息的挖掘。
通过以上可知, 信息可视化技术能够提高浏览效率和网页利用率, 减少网页数量, 提高信息关联度。
4 结束语
在分析研究国内网络营销存在不足的基础上, 提出应用信息可视化技术的解决方案, 并设计修改企业网站进行形象说明, 在设计基于信息可视化技术解决策略的过程中很好地考虑到如何解决当前企业网络营销的导航系统混乱和网页信息繁多的不足, 并通过利用信息可视化技术简单、易用的效能加以解决。在进一步的研究中, 具体实践将通过一系列的调研及统计分析得到验证, 探讨仍将继续。
参考文献
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网站信息可视化 篇2
随着网站信息量的扩展,网站结构愈加复杂,如何迅速在网站中寻找信息越来越困难。使用网站信息可视化方法对网站进行导航是解决上述问题的主要途径[1],因此网站的信息可视化逐渐成为一个热点研究领域。早期使用可视化技术主要关注网站的结构信息,如E.H.Chi在文献[2]中使用cone tree的可视化技术展现Web Space结构,文献[3]使用图布局技术可视化网站等。但是上述研究无一例外地忽视了网站的一个重要组成因素:网站用户。随着网站用户的增多以及网站使用信息量的扩充,分析并可视化网站使用信息逐渐被提及和关注,如文献[4,5]中可视化了诸如用户的访问模式、网页的访问频率等网站使用信息。其中如何将网站的结构信息与日志文件中所包含的使用信息相融合,并以容易理解的方式可视化出来是一个难点问题。鉴于此,Jiyang Chen在文献[6]中提出了一种新的多边形可视化技术,可以在保持网站原有链接结构的基础上,展示一种及多种网站使用信息;Makiko在文献[7]中融合展现了网站链接结构信息和访问模式信息。
基于上述已有的一些网站信息可视化工作,本文提出使用Radial View[8]树型布局算法对网站的结构信息进行了可视化;并在网站结构信息可视化结果的基础上添加网站使用信息的可视化效果。在此认为,对网站的此类信息进行可视化能够辅助用户在网站中寻找信息,有利于重构网站即对网站内容重新布局。
1 方法概述
有很多利用信息可视化方法辅助导航网站用户的案例,其可视化信息内容的主要关注点有:一个是关注网站本身的信息结构,因为一个清晰的信息空间结构和网页结构有利于简化迷失方向的问题;另一个是可视化网站的使用信息。总之使用网站信息可视化结果对辅助用户导航网站效果较为显著。
所以本文提出并实现了一种可视化网站的结构信息和使用信息的方法,具体过程见图1所示。主要包括以下几个步骤:
(1) 为了让用户可以从总体上把握整个网站的内容分布,对网站结构一目了然,本文使用网络爬虫工具抓取网站的超链接结构信息,使用点-线的布局算法,即节点代表网页,线代表网页间的超链接关系,绘制网站的结构图形,生成网站地图。
(2) 本文还从网站的服务器日志中提取网页的热度信息和关联信息,目的让用户可以选择对热度值较高的网页进行访问,同时在选择某个网页时,与该网页相关的一系列网页呈现给用户,从而减少用户导航网站时间,提高信息命中率。
(3) 为了在一个可视化空间内有效展现网站中各类信息,本文定义一套可视化策略,用以融合显示网站背后隐藏的使用信息和网站结构信息。
由图1可知,本文关于网站信息可视化的工作主要分为两部分,即网站信息的提取和具体信息的可视化。
2 网站信息的提取
网站信息可视化的前提是要获取网站中的各类信息,本文实现网站信息可视化的数据主要来源于:
(1) 通过网络爬虫工作构建的网站拓扑结构信息。
(2) 通过网站服务器日志获取的网页关联和热度信息。
本文使用的服务器日志数据默认是标准的格式,即收录了网站用户的IP、访问的网页URL和时间等信息。
2.1 结构信息的提取
网站中负责页面间跳转的是网页中的超链接信息,可以将超链接视为线,网页视为结点,这样就组成了一个图的结构,被称之为网站的拓扑结构。本文使用基于htmlparser[9]的网络爬虫工具提取网页中的超链接信息,同时剔除了网页中夹杂的无效链接、多媒体链接和站外链接。由于网站拓扑结构呈现出来是图结构,不利于用户的理解和导航,本文拟将其组织成层次性结构,所以本文特别设计了图的广度遍历算法将网站的拓扑结构转换成树型结构,以便用户认知和使用。
2.2 使用信息的提取
(1) 网页间关联信息的提取
网页关联关系的提取过程如图2所示,首先对网站服务器日志进行预处理,识别出其中的会话,如图2(a)中对会话期间访问的网页进行标识;接着使用关联规则算法分析会话期间访问的网页集合,如图2(b)所示,得到最终的最大频繁项集,可以认为该项集中的网页具有一定潜在的关联关系。
(2) 网页热度信息的提取
使用一般的统计方法抽取网页的热度信息,以标识a的网页为例,从处理过后的日志数据中可以得到所有网页出现的次数:maxValue,网页a出现的次数为a.num,那么可以认为网页a的热度信息值:
3 网站信息的可视化
本文的基础工作是对网站结构信息的可视化。由于网站结构复杂,不利于用户理解和认知,所以本文在对网站结构进行可视化的同时,提出一种可视化策略,用以融合网页的热度信息和关联信息。其中热度信息用于简化网站的拓扑结构,关联信息用于增强网站信息可视化的使用效果。
3.1 结构信息的可视化
在网站的信息可视化中,所使用的信息可视化技术不仅要增强单个页面的可理解性,还要揭示整个网站的结构。本文采用点-线的方式绘制网站结构,结点代表网页,线代表网页间的超链接关系,当视某个网页为根节点时,该网页中超链接所指向的网页作为其子节点,这种链接关系被描述成图 3所示的父亲-孩子结构。
鉴于网站内容组织结构具有层次性的特点,在此采用树型结构来展现网站。此外网站信息结构的还具有如下特点:
(1) 网站链接结构具有层次性,网页结点繁多,可视化树的叶子结点数量庞大。
(2) 网站中有效数据大都分布在树型结构中叶子结点页面。
结合网站信息结构的特点和一般的树可视化技术[10],使用perfuse toolkit[11]这款基于Java的信息可视化开源工具包,采用Radial View树型布局算法绘制网站结构,它的优点之一是:可以在有限的空间内布局显示更多的叶子节点。图4是展示了该算法绘制多个结点的过程,它的核心思想是被聚焦的结点始终处于布局的中心,其他结点都是均匀分布在以各个父结点为中心的圆弧上。
3.2 结构+使用信息的融合可视化
本文获取了网页关联关系和热度信息,这些都属于网站的使用信息,为将获取到的这两类使用信息以一种合理、易于理解的方式展现给用户。在可视化网站结构信息的基础上,提出了一种可视化策略如图5所示,用以融合展现网站中的各类信息。
图5提出的可视化策略是:首先,对同一最大频繁集内的网页结点标识同一颜色,表示这些网页相关联,用户可以同时对其进行访问;其次,同一最大频繁集中结点无直接的超链接关系,使用虚线对其连接表示两者存在潜在的关联关系;最后,对同属于多个最大频繁集的网页按比例标识颜色表示它同时和好几个网页有关系。
4 应用案例
聚变数据库网站是一个专业数据库网络平台,用于提供进行聚变领域科学研究的数据。该网站拥有4个子数据库,网站的层次性很强,各个子数据库之间有一定联系。
通过本文关于网站信息可视化的方法,可以挖掘各个子数据库页面的关联关系,并进行可视化,这对于提高聚变数据库用户的使用效率来说效果明显。图6所示为聚变数据库网站的结构信息可视化结果,展示了聚变数据库网站整体的拓扑结构,让用户可以对网站的内容有个总体的印象,对于帮助用户下一步的导航选择有重要帮助。
图7是添加热度信息后的可视化效果。一方面可以优化原先的结构图形;另一方面过滤掉了热度信息较低的网页,有利于提供信息的命中率。
图8所示为添加关联信息后的可视化效果,用户可以在访问某个页面的同时去选择与它相关联的一系列网页进行访问。此外如图9所示可以切换可视化结果中聚焦中心的网页结点,以便能在左侧观察不同页面的详细内容信息。
5 结 语
目前关于网站信息的可视化有很多的研究,其中融合展现网站中各类信息是个难点问题。本文完成了对网站中各类信息的提取,使用Radial View算法绘制网站的结构信息,并提出一种可视化策略,用以融合可视化网站结构信息和使用信息,最后以聚变数据库网站为实际案例,分析了该方法在此网站中应用的效果。
由于服务器的日志数据非常庞大,目前本文的使用信息提取工作是脱机分析日志的,所以不影响服务器的运行性能;未来的工作将会从改进日志的挖掘算法,增加网站使用信息的种类等方面入手,整理日志数据入关系型数据库,为聚变数据库网站用户提供实时的网站信息可视化服务。
参考文献
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网站信息可视化 篇3
1 相关技术
1.1 GDI+
和传统的GDI不同, GDI+中引入了对COM (组件对象模型) 技术的支持, 通过COM技术, GDI+简化了对图像文件的访问 (打开、保存) 。它是通过调用COM组件来实现的, GDI+扮演的只是指挥者角色, 而非操作员。对于图像文件, GDI+所关心的不是图像文件的文件头信息, 不论要打开的文件格式是什么类型, GDI+首先要做的是在注册表中查看该图像格式的编码 (或解码) 信息是否已经注册 (HKEY_CLASSES_ROOTMIMEDatabaseContent Type) 。
GDI+接口是Microsoft Whistler操作系统中的一部分, 它是GDI的一个新版本, 不仅在GDI基础上添加许多新特性, 而且对原有的GDI功能进行优化。在为开发人员提供的二维矢量图形、文本、图像处理、区域、路径以及图形数据矩阵等方面构造了一系列相关的类, 如Bitmap (位图类) 、Brush (画刷类) 、Color (颜色类) 、Font (字体类) 、Graphics (图形类) 、Image (图像类) 、Pen (画笔类) 和Region (区域类) 等。其中, 图形类Graphics是GDI+接口中的一个核心类, 许多绘图操作都可用它来完成。
GDI+主要提供了以下3种功能:
(1) 二维矢量图形。
矢量图形包括坐标系统中的系列点指定的绘图基元 (如直线、曲线和图形) 。例如, 直线可通过它的2个端点来指定, 而矩形可通过确定其左上角位置的点并给出其宽度和高度的1对数字来指定。简单路径可由通过直线连接的点的数组来指定。贝塞尔样条是由4个控制点指定的复杂曲线。
GDI+提供了存储基元自身相关信息的类 (结构) 、存储基元绘制方式相关信息的类以及实际进行绘制的类。例如, Rectangle结构存储矩形的位置和尺寸;Pen类存储有关线条颜色、线条粗细和线型的信息;而Graphics类具有用于绘制直线、矩形、路径和其他图形的方法 (类似于GDI中的CDC类) 。还有几种Brush类, 它们存储有关如何使用颜色或图案来填充封闭图形和路径的信息。
用户可以在图元文件中记录矢量图像 (图形命令的序列) 。GDI+提供了Metafile类, 可用于记录、显示和保存图元文件。Metafile Header和Meta Header类允许检查图元文件头中存储的数据。
(2) 图像处理。
某些种类的图片很难或者根本无法用矢量图形技术来显示。例如, 工具栏按钮上的图片和显示为图标的图片就难以指定为直线和曲线的集合。拥挤的棒球运动场的高分辨率数字照片更难用矢量技术来制作。这种类型的图像可存储为位图, 即代表屏幕上单个点颜色的数字数组。
GDI+提供了Image, Bitmap和Metafile类, 可用于显示、操作和保存位图。它们支持众多的图像文件格式, 还可以进行多种图像处理的操作。
(3) 文字显示版式。
文字显示版式就是使用各种字体、字号和样式来显示文本。GDI+为这种复杂任务提供了大量的支持。GDI+中的新功能之一是子像素消除锯齿, 它可以使文本在LCD屏幕上呈现时显得比较平滑。
1.2 设计模式
设计模式 (Design pattern) 是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码, 让代码更容易被理解, 保证代码可靠性。毫无疑问, 设计模式于己、于他人、于系统都是多赢的, 设计模式使代码编制真正工程化, 是软件工程的基石。
(1) 工厂方法 (Factory Method) 模式。
工厂方法模式的意义是定义一个创建产品对象的工厂接口, 将实际创建工作推迟到子类当中。核心工厂类不再负责产品的创建, 这样核心类成为一个抽象的工厂角色, 仅负责具体工厂子类必须实现的接口, 这样进一步抽象化的好处是工厂方法模式可以使系统在不修改具体工厂角色的情况下引进新的产品。
工厂方法模式是简单工厂模式的衍生, 解决了许多简单工厂模式的问题。首先, 完全实现“开—闭原则”, 实现了可扩展。其次, 更复杂的层次结构可以应用于产品结果复杂的场合。
工厂方法模式对简单工厂模式进行了抽象。有一个抽象的Factory类 (可以是抽象类和接口) 。这个类将不再负责具体的产品生产, 而是只制定一些规范, 具体的生产工作由其子类去完成。在这个模式中, 工厂类和产品类往往可以依次对应。即一个抽象工厂对应一个抽象产品, 一个具体工厂对应一个具体产品, 这个具体的工厂就负责生产对应的产品。
(2) 策略模式。
它定义了一系列的算法, 并将每一个算法封装起来, 而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法的变化不会影响到使用算法的客户 (见图1) 。
(3) MVC模式。
MVC是一种软件设计典范能用于组织代码, 用一种业务逻辑和数据显示分离的方法, 这个方法的假设前提是如果业务逻辑被聚集到一个部件里面, 界面和用户围绕数据的交互能被改进和个性化定制而不需要重新编写。业务逻辑MVC被用于映射传统的输入、处理和输出功能在一个逻辑的图形化用户界面的结构中。
MVC是一个设计模式, 它强制性地使应用程序的输入、处理和输出分开。使用MVC应用程序被分成3个核心部件:模型、视图、控制器。它们各自处理自己的任务 (见图2) 。
2 调度运行决策站内可视化操作的实现
为了让电气站内设备可视化管理及基于可视化的站内检修工作票批票、母线方式变更等工作更加简洁直观, 应当提供友好的人机交互图形界面。用户可以通过简单的鼠标拖拽添加新设备, 进行调度命名, 保存拓扑图形。在具有可视化站内拓扑的基础上, 可通过扩展应用, 实现设备检修工作票签批可视化和母线方式变更可视化操作功能。使用可视化站内设备状态切换, 用户通过鼠标点击设备及状态转换, 生成格式化的工作票批票意见。当母线方式变更时, 用户创建母线方式变更管理流程, 通过站内可视化操作自动生成变更前后站内母线方式拓扑图形。
2.1 基础设备建模与图形化设备维护
2.1.1 设备元件定义
设备元件定义的图元绘制, 采用MVC模式分离图形展示逻辑与存储。图元分为2类:一类是设备元件, 如开关、闸刀等;另一类为连接元件, 如设备间连接线。根据面向对象思想中多态的设计思想, 通过接口定义公有属性及方法, 而2类元件的基类Shpae及Connection实现该接口, 确保2类元件均有统一的特性。对于单个元件如变压器Transformer类则继承Shpae, 并进行相应的扩充, 增加绕组数的特有属性。
下面以Visual C# 中接口定义为例, 简单介绍图形基本特性定义 (见图3) 。
2.1.2 设备元件创建与连接
当有新设备启动时, 需要在对应站点建立相应的设备元件图形信息和拓扑信息。站点图形编辑器设有工具箱, 用户只要从工具箱中拖动对应工具到文档区, 即可创建对应的元件。工具箱包含单个设备元件与设备组合元件, 单个设备元件包含开关、线路、主变、机组等, 组合元件则是单个元件的组合。设备元件间连接关系由设备元件的属性体现, 如闸刀的所属开关属性, 开关包含所属主变属性, 当设置了这些属性, 拓扑图上就会产生相应连接线。
下面是Visual C# 拖动创建设备元件的实现:
Abstract Tool作为所有行为的基类, 实现ITool接口, 负责讲业务逻辑与界面展示分离, ITool接口定义如下:
包含了所有行为挂起、激活的定义, 这些行为在画布中注册, 使得画布实现选择、移动图元的功能。除了以上功能, 图形编辑器仍然具有自动连接设备元件的功能, 用户只需简单地设置设备间的关系, 就可以创建出连通的拓扑图。设备间连接线由Join Line Helper负责绘制:
Join Line Helper类针对设备间拓扑关系准确地将设备各端点连接起来, 形成完整的站内拓扑图。
2.2 站内工作票签批可视化操作实现
电力调度运行决策机构负责管理电网设备状态, 在安排设备停电检修时需签批运行方式安排意见。确保运行方式安排意见的正确性是保证电网安全的关键, 因此签票人在签批意见前需要全面掌握电网当前运行状态。现在一般通过查询SCADA系统和调度日志等其他系统, 签批意见时需要在多个页面之间来回切换, 而且不同签票操作专职针对相同的设备操作可能采用不同的描述, 不规范。再加上手工编写的意见不仅繁琐, 对于设备的调度命名还存在输入错误的可能。
本项目研究应用了可视化的站内工作票签批功能, 签批人可以在系统中直接查看当前电网运行状态, 并可以点击图形, 直接生成统一的格式化意见, 专职可以处于“所见即所得”的环境下工作, 自动生成格式化的工作票签批意见, 提高批票意见的正确性与规范化。
站内工作票签批可视化操作实现注册为ITool中的Context Menu Tool。对于不同设备不同状态采用策略模式提供签票策略。
接口定义如下:
策略类包括:Ticket Actions Break, Ticket Actions Bus, Ticket Actions Transformer等, 针对不同设备上下文提供不同的策略组合。用户只需要单击鼠标右键就可以轻松完成相应设备签票动作, 并自动生成规范化的签票意见。
2.3 站内母线方式变更管理实现
母线方式运行通知单, 包含当前母线方式变更前后的站内母线方式接线图, 传统意义的通知单接线图生成使用Visio手动绘制, 需要大量的时间和精力。在变更前生成接线图, 然后通过动作模拟改变母线运行方式, 再次生成接线图。用户仅需要通过软件模拟母线方式变更, 即可生成母线方式接线图。
模拟母线方式变更动作的实现同模拟启动步骤一致, 不再赘述。此处仅以根据站内拓扑图展示的母线方式通过程序生成接线简图为例, 讲述可视化母线方式变更的实现。
母线方式变更的可视化实现, 首先在于实现如何分辨当前母线方式, 如双母双分、单母线等。
依旧采用工厂模式实现:
工厂类Bus Way Factory负责根据当前站内设备及设备关系分辨其所属母线方式。
基类Bus Way定义并覆盖图形实体Paint方法。
下面最简单的单母线为例, 讲述如何通过重写Paint方法实现母线方式简图的绘制:
其中每条母线负责绘制自身及其上连接的线路主变、开关等。
2.4 实际应用
根据上述思想, 编制了用于电力系统站内可视化分析软件。其实际应用分为可视化站内设备管理、可视化站内工作票签批、可视化母线方式变更。
2.4.1 可视化站内设备管理
包含电网一、二次设备中所包含的主要设备, 如:闸刀、开关、线路、母线、主变、避雷器、压变等。通过调查归纳总结, 设计出各设备模型参数, 实现各设备模型参数的统一维护管理功能;设计出各设备相关的拓扑模型参数, 并结合可视化的站内拓扑模块, 提供设备库模型的可视化管理功能;系统通过建立电网模型, 将电网各厂站及其一次设备分别建立相应拓扑, 通过绘图引擎以图形化的操作方式显示给用户, 结合设备当前的状态, 显示出各厂站的一次设备的接线图, 用户通过选择设备管理中的设备维护, 弹出可视化设备维护功能主界面, 通过可视化的操作过程方便维护厂站设备拓扑及其设备相关属性。用户可选择、设置站内电气元件, 对电气元件进行撤销、重复、剪切、复制、粘贴、多个元器件间的对齐操作、元件删除、全选和整个间隔选择功能, 并可选择相应电气元件, 通过电气元件属性栏在其中方便地设置元件基本设备信息及其站内拓扑信息 (见图4) 。
2.4.2 可视化站内工作票签批
通过选择对应工作票, 确定检修设备, 结合可视化站内操作模块, 自动生成工作票签票格式化的内容, 并结合各相关设备的检修状态, 自动将内容填写到对应的工作票中。签批人可以在系统中直接查看到当前电网运行状态, 并可以直接点击在站内拓扑图形, 直接生成统一的格式化意见, 专职可以处于“所见即所得”的环境下工作, 从而提高签票效率, 避免一些误差 (见图5) 。
2.4.3 可视化母线方式变更
母线运行可视化实现站内母线方式变更功能, 提供可视化的厂站母线运行方式调整操作, 并能够根据可视化站内图形操作模块形成调整后的母线接线简图, 通过各处室审批实现运行方式变更的流转, 保证电网运行方式的统一管理 (见图6) 。
3 结语
综上所述, 基于GDI+技术的厂站接线图的绘制、可视化站内工作票签批、可视化母线方式变更通知单编制的实现可以大大节省用户的工作, 并具有一定的防误纠错功能, 更能保证各用户之间的协调和统一以及文档的规范。在未来将有更多的工作可以通过新技术实现, 同时必将使更多复杂的工作变得简单易行。
摘要：文章应用GDI+技术与工厂方法模式的设计模式, 结合微软Visual Studio.NET平台开发可视化电网调度应用程序, 对GDI+技术和工厂模式进行简单描述, 并对电网站内可视化设备管理、可视化工作票签票、可视化母线方式变更的实现及意义进行阐述。
关键词：GDI+,设计模式,站内可视化
参考文献
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网站信息可视化 篇4
一、数据可视化的现状与应用
数据新闻并不是一个新的概念,第一份数据新闻报道甚至可以追溯到1821年5月5日《曼彻斯特卫报》(现《卫报》) 的头版新闻:《曼彻斯特在校小学生人数及其平均消费》。而数据新闻(Data- driven journalism)这个词汇是在2009年出现的。常与之相伴的另外一个概念是计算机辅助报道(CAR, Computer- assisted reporting)。这也是数据新闻发展到今天与传统报道最大的区别:现代数据新闻依赖开源软件来获取、整理、分析大数据,从而找到其中的规律,发现其中的异常,最后对数据进行可视化,用最容易被理解的方式呈现给读者。数据新闻既可以作为新闻报道的主题,也可以作为背景资料对报道的解释进行辅助。它可以作为新闻报道的一个主体,也可以作为一个背景材料对解释报道对象进行解释。新闻数据可视化作为一种新的传播形式,在内容上更灵活的网络媒体首先得到应用,并很快就将应用范围扩展至平面媒体与电视媒体上数据成为新闻报道中的重要来源,而可视化数据的表现形式也变得更加多样化。
(一)平面媒体的应用
目前,信息图表依然是平面媒体中应用较多的数据可视化形式,传统的信息可视化含义是将信息内容用图表的形式表现出来,随着网络技术的进一步发展,对于信息可视化的阐释早已超越了传统意义上的概念框架,更多的侧重于技术层面的理解。目前其可视化应用大致可以分为二类。一是文本信息可视化,主要表现形式是门户网站中应用的图表,如中国男女比例、绿化面积等,均可以用图片或者表格形象生动地表现出来。二是逻辑关系可视化,主要表现为一些复杂事件关系、人际关系的展示。如薄熙来案件及主要人员关系谱。图表新闻与传统的“文字 + 图片”主要不同就是图表新闻能以更加直观的方式去传递与解读信息,以满足受众“直达信息核心”的需求。
(二)电视媒体的应用
道格·纽瑟姆曾经概括了数据可视化的表现形式,包括图表、图解、图形、表格、地图和列表等,在电视媒体中数据可视化还展现出不同于平面媒体中的表现形式,不仅加入了音频的解读元素与视频所具有的逻辑连接功能,还在一定程度上弱化了文字的表现。具体来看,目前的数据可视化在电视媒体中的应用主要有两类。一是动画空间数据可视化,比如马航MH370事件报道中对马航飞机偏离航线的动画模拟过程展现。二是在科技行业类新闻报道中通过模拟展示的方式来直观的解释其较为复杂的原理,如在报道航天飞船的飞行状况模拟过程等。
(三)门户网站的应用
目前,各大门户网站的可视化应用与平面媒体类似,以图表信息为主,还相对缺少对音视频的运用和制作。由于不受版面和篇幅的限制,门户网站在数据可视化应用方面的制作风格和灵活度上,要优于平面媒体,内容更加丰富、形式更加多元,贴近受众。不同的网站根据各自的目标受众和一贯的风格,将数据可视化融入到新闻事件中,并紧密联系当下热点话题,为广大读者提供了一场别开生面的数据可视化盛宴。
二、数据可视化在门户网站应用的对比分析
近几年来,数据可视化新闻在平面媒体和电视媒体中扮演着越来越重要的角色,用事实说话逐渐演变为用数据解说事实,数据可视化新闻在平面媒体中的表现力受到载体的约束,多为表格、图表等形式,电视媒体中的数据可视化新闻则更为直观。而随着网络技术的进一步发展,数据可视化在门户网站上得到了更广泛的应用,利用多媒体交互式的表现形式,还可以借助网络大数据资源做独具特色的数据可视化产品。新浪、网易、搜狐等门户网站纷纷推出了基于数据新闻的专题栏目。其中新浪的《图解天下》和网易的《数读》在该领域起步较早。据统计,网易“数读”从2012年1月13日到2014年11月14日,共发布了370期。新浪“图解天下”从2012年6月4日到2014年11月07日,发布了152期。通过对两大门户网站数据可视化的应用的对比分析,可以概括出以下几点不同之处。
(一)新闻表现形式不同
从图表1可以看出,新浪和网易在文字和图片的使用比例上略有区别。网易《数读》的文字和图片数量相当,各占一半,新浪《图解天下》的文字偏少,图片数量较多,占70% 以上,体现了新浪更重视数据可视化,更注重图片图表使用。
新浪《图解天下》侧重每个新闻事件的细节报道,用图片展示新闻事件的每个环节,并在专题中有所拓展,如新浪策划的《领导人一天时间都去哪了》这期专题,把各国领导人一天时间里要做的事情一一列举,配合时间表和领导人照片, 新闻变得更有趣。网易《数读》侧重用柱状图、饼图、曲线图等统计学的相关表现形式展示文本信息,如《全球空气污染致死情况:中国及周边代价最高》是网易策划的一期数据可视化新闻,文中用一张专业的图表展示了我国周边地区受到空气污染影像的程度,配了大量的文字进行说明。
两个网站目前的数据可视化专栏都没有便捷的搜索栏, 除了网易有设置网友点击率排行文章外,其余方便读者搜索排查新闻的设置都没有提供,新浪网在专栏左上角设置了浏览模式,分为缩略图和列表,两种模式在观赏度上没有什么区别,只是每页显示的新闻数量不同,缩略图便于读者快速的找到感兴趣的新闻专题,如果可以设置便于读者检索的版块,并且推荐一些网民关注度高的热门新闻,会使专栏更人性化。
(二)新闻关注的内容不同
笔者统计了两大网站新闻关注内容的领域,分别为民生、文化、时政和热点,并将各自内容所占比例进行了分析概括。如图表2所示,新浪《图解天下》更加关注当下的热点新闻和时政要闻,如马航失联、第一夫人访华、两会要闻等新闻事件,新闻的排列顺序也都是根据新闻事件发生时间先后排列。网易《数读》则更关注民生问题,抓住与受众息息相关的话题点,做出了一系列的专题报道,如环境污染、生活水平、税收、学历等问题,从网易发布的数据新闻可以看出,数据新闻并不一定是覆盖范围广的重大事件。新闻的顺序是根据网友的点击率进行热度排行,并在网页的右侧标出最受欢迎的新闻标题,以方便读者直接点击阅读。
(三)社交基因有差异
新浪网与133家社交平台合作,提供一键式分享服务, 网友在阅读新闻的同时可以迅速方便地分享链接,与亲朋好友一起分享时下热点新闻事件。网易只提供了人人、网易Lofte r、新浪微博、qq空间和有道云笔记几个有限的社交平台,同样是一键式分享,从而实现多媒介相互融合,达到媒体与受众之间的互动效果。
从pc端到手机端,新浪设置了二维码扫描分享到微信的功能,但并没有开发手机客户端的应用,受众还不能在手机端浏览数据可视化新闻。在对两个门户网站的对比分析中,总结出两大网站在数据可视化新闻领域的几个相同点。
首先,两家网站的信息来源非常多样化。一是传统媒体和新媒体数据信息,如新浪“图解”的《弥漫全球的恐怖袭击》,数据就来源于联合国官网、《人民日报》、中国新闻网的权威媒体机构;二是国内各级部门和机关单位的信息,如财政部、工信部等信息,三是国外研究机构的调查信息的使用。随着数据可视化的迅速崛起,媒体和受众对于信息来源的可靠性和权威性颇为关心,针对于媒体而言,政府和权威机构是他们采集信息的重点地带,针对于受众而言,有对比、有选择的浏览新闻,能够更有效地提取新闻核心价值,更准确地了解媒体环境。两家网站的数据新闻都是通过编辑搜集和分析权威机构或其他媒体发布的信息,并对所收集的数据进行有效的编辑与整合,最后将数据进行新闻故事化的讲述,最终发布的就是可视化的新闻数据。
其次,两家网站都非常注重互动式分享体验。在新浪“图解”发布的《抢水背后的自来水危机》中,近三年抢水事件的相关数据来源于新浪微博上的评论统计,新浪编辑还通过网评分析出,抢水事件虽为虚惊一场,背后却隐藏着实实在在的水污染问题。对我国居民生活用水现状进行了分析和概括。从这一期的图解新闻中可以看出,数据可视化新闻正在逐步走向现象报道与深入分析相结合的模式,类似新浪、网易这样的门户网站,数据新闻的制作也逐步将传统媒体与网络媒体所得到的调查数据进行结合,从而使得数据来源更加丰富,得出的分析结果也更有说服力。
三、数据可视化新闻存在的问题
(一)国际新闻较少,国际传播力有限
从内容上看,两个网站的数据新闻,大多关注中国新闻, 国际新闻偏少。新浪、网易等国内有一定影响力的门户网站,应更加具有全球化的视野,对于国内外的政治、经济与社会新闻有更多的关注度。而类似的问题也同样出现在其他的一些门户网站上。究其原因,一是自身的记者编辑力量还难以达到,新浪《图解天下》迎合热点话题策划了一期新闻,题目是《外国举办APEC会议时调休限行吗》,该新闻聚焦当下热门事件,侧重民生话题,将各国举办APEC会议时期的调休限行情况与我国实际情况进行对比,一方面让新闻受众了解APEC期间需要注意的问题,另一方面提出了我国在调休限行上与其他国家的差异,找到不足之处,进一步改善相关措施。尽管体现出门户网站开始关注国际大事件,但对于新闻的挖掘和编辑深度还不够。二是对于国际传播的重视程度还不够。目前国内门户网站还未达到国外一流新闻网站的视野和传播力。而国际新闻也是一个大有可为的领域,应在数据新闻内容开发上来源更为多元化。
(二)信源单一,缺乏对数据的深入分析
目前,门户网站的数据来源大部分来自于政府、权威机构公布的信息,新浪和网易的数据新闻也来源于其他网站或机构已有的资料和数据。虽然这样的做法能在很大程度上节约搜集数据与后期制作的时间,但同时也会对于新闻的原创性有所限制。对于数据缺乏深入的分析和探究,数据新闻的故事化与可读性也受到限制。数据新闻不应该局限于对于新闻现象的呈现,而是应该注重对数据的深入研究,利用数据可视化在逻辑性和关联性呈现上的优势,围绕一个新闻热点话题,深入地展开研究,帮受众梳理思路,直击新闻要点。在西方媒体中,数据新闻的制作团队更重视数据背后的故事, 他们通过分析得到的数据去挖掘独特的新闻线索,从而能创造出更多的具有可视化效果与交互性的数据化新闻。
(三)交互设计不强,音视频可视化内容较少
两家网站大多是使用的静态图像,内容也被限制在了文字与数据图表的结合。而网页链接与音视频内容以及更加灵活的交互性地图技术都没能在所适用的页面去应用。这与网站多媒体的定位不相符合,应使数据与文字、图表等其他多媒体的结合方式更彻底、更全面。
四、数据可视化新闻发展的对策分析
目前,数据可视化新闻在国内报纸、电视、网站上的应用还处于起步阶段,还存在着专业人才缺乏、制作模式不成熟、技术开发能力不强等问题。针对这些问题,笔者提出几点建议和对策。
(一)借鉴国际一流媒体,视野立足全球
英国《卫报》等国际一流媒体网站都较早地开始了数据可视化实践,专业记者可以利用政府公开数据,制作“不同国家领导人的作息时间”这样的图表新闻。中国门户网站和传统媒体的数据可视化新闻在增加国际新闻份量的基础上,应更多借鉴国际一流媒体的数据可视化实践的成功经验,视野立足全球,如英国的《纽约时报》、CNN等国际一流媒体的实践经验等。
(二)拓展信源渠道、重视数据挖掘和数据库建设
运用更多的社交媒体,深入挖掘新闻热点话题,新闻网站要通过社会化媒体的使用,推进数据新闻在人群中的普及,让受众成为新闻业最好的大众记者,这不仅可以拓展信源渠道,还可以使新闻加工过程更加公开,进一步加强了新闻的可信度。社交媒体与数据新闻加强合作,可以为新闻从业人员深入分析数据新闻提供支撑。而使用社会化媒体推广数据新闻,也可以实现数据新闻利益规模的扩展。
相比西方专业媒体,我国的数据新闻业还没有建立自己的数据库,信息的来源仍然很单一,因此,要建立一个完善的数据库,这是一个需要不断积累的系统工程,这个资料库可以涵盖若干层面,如地图、标识等基本的数据信息,也可以根据从业者个人兴趣建立个人数据库,建立这样一个数据库的好处在于,当新闻事件发生时,编辑可以迅速的在数据库中找到需要的资料,节省了查找标识、绘制图表的时间,为数据新闻第一时间呈现在受众眼前提供了便捷。
(三)增加视频内容,增强交互性设计
门户网站的数据可视化新闻在页面设计上争取更加人性化,设置完善的搜索、分类装置,让受众在享受轻松阅读的同时,快速聚焦热点。在交互性使用上,西方已经有一些媒体尝试了一些先进的设计。如《卫报》在2011年10月发布了一项关于政府各部门开支的报告。数据编辑首先展示出一份动态图表,在点击之后可以通过缩放的方式看到在不同部门之间的花费对比。而同时显示的一幅静态图,则通过大小不同的气泡与不同的分层方式,简单却不失清晰地说明了政府在财政开支方面的分配情况。西方的数据新闻制作模式中,他们更多地是将一套用于搜索、理解与可视化数字信源的全新技能组合在一起,且在这种技术的组合过程中,内容方面的生产还要嵌入到当前的数据来实现新闻的互动性,以实现制作者与受众,受众与受众之间的互动性表达。
(四)加强人才培养、拓宽商业模式
数据可视化的广泛应用,使数据新闻成为了重要的挖掘新闻手段与叙事方式。对于广大媒体从业人员来说,这是机遇,更是挑战。未来的新闻从业者不仅要掌握熟练的文字编辑能力,还要有良好的美术设计功底,同时还要擅长计算机相关软件的操作,因此,在新闻从业者的培养上,应该从基础课程开始调整,把计算机应用课程与数据可视化新闻制作相结合,在传统的新闻写作与采访课程中,加大数据新闻的课程比例,同时,培养新闻专业的学生运用数据讲故事的能力, 为未来的新闻行业培养一批能够运用技术工具挖掘和呈现新闻的专业人才。
这种数据采集、分析及可视化具备很大的盈利空间,数据新闻运用的数据呈现形式,以及未来会用到的交互性设计,都可为受众提供更加人性化的信息服务;而数据新闻所使用的各种表现形式,例如信息图表与交互性地图的制作都需要大量人才,因此也可拓展当前有限的行业结构,提供更多的社会岗位,从而创造出更多的经济价值。
信息可视化与数据可视化 篇5
“可视化”正在强有力的影响着人们的思考方式和阅读习惯, “可视化”使读者在短时间内更好的理解接受想要传达的信息。随着越来越多的可视化图表的出现, 各类有设计成分的信息图标统称为“信息可视化”如果细分开来不难发现, 我们一般称之为的信息可视化, 实则是由数据可视化, 与信息可视化组成的。数据可视, 则是未来设计师与工程师们发展研究的重头戏。
1 数据可视化与信息可视化的含义
数据可视化和信息可视化是两个相近的专业领域名词。狭义上的数字可视化指的是讲数据用统计图表方式呈现, 而信息图形 (信息可视化) 则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息, 后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。
我们熟悉的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等, 是最原始的统计图表, 它们是数据可视化的最基础和常见应用。作为一种统计学工具, 用于创建一条快速认识数据集的捷径, 并成为一种令人信服的沟通手段。传达存在于数据中的基本信息。所以我们可以在大量PPT、报表、方案以及新闻见到统计图形。
信息可视化的主要目的是通过图形化手段进行清晰、有效的信息传递。信息可视化是为了有效的传达信息, 美学形式和功能需要齐头并进, 通过对海量的复杂信息进行分析, 并以非常直观的视觉手段进行表达。
数据可视化的开发和大部分项目开发一样, 也是根据需求来根据数据维度或属性进行筛选, 根据目的和用户群选用表现方式。同一份数据可以可视化成多种看起来截然不同的形式。有的可视化目标是为了观测、跟踪数据, 所以就要强调实时性、变化、运算能力, 可能就会生成一份不停变化、可读性强的图表。
2 信息可视化与数据可视化的视觉表现
信息的可视化表达已经远远比简单的饼状图或者条形图更加的吸引人的眼球。今天, 信息的可视化表达已经有各异和数量众多的极具视觉吸引力的表达形式。它们包含着设计的趋势, 思想的再创新。互联网以各种扣人心弦的方式让信息的传播充满着趣味性。使老旧的表现形式成为过去式。
设计潮流变幻多端, 朝秦晚楚。但是, 信息的可视化表达的潮流却难以阻挡的不断前进。像是很多的知名网站, 例如Facebook, USA Today, New York Times还有Google, baidu甚至是奥巴马的总统竞选网站, 信息可视化图表已经成为传播大量信息的有力武器。大大小小的公司都通过信息的可视化表达来打造他们的品牌、引导他们的受众以及优化他们的搜索引擎以提高排名。
常见的的表现形式有:地图、时间轴、网络图、树状图、矩阵图、热力图、标签云、散点图、气泡图、流程图、折线图、平行坐标轴、数据表、雷达图、插画、解刨、说明图等等。众多的表现形式需要通过各种各样的手段来呈现, 或纯手工的组织设计, 或通过程序算法来实现。然而两方面的研究在目前市场行情来看都十分炙手。个信息研究所都马力全开, 不断探究新型的表现形式, 希望在信息图形研究领域取得新的突破, 有属于自己的一席之地,
进行数据可视化的时候, 一定要让读者的视线顺畅的在页面上移动, 错误的配色方式是一个阻碍。选择正确的配色能吸引注意力。在设计前考虑这些因素, 合理的安排你的不同的元素。如果一个页面的选色很困难的话, 遵循三色法则是最适合不过的了。不论怎样取色, 一定要保持整体色调的凝聚力和平静感, 让画面显得和谐。
修饰简单图形表格的方式字体排版, 可以创造也可以破坏一个设计, 但是它不应该成为信息可视化设计的一个瓶颈。一个可视化设计师经常性的充满能量并且异常兴奋, 但是也许很快他们便迷失在页面中去了。这常常导致决策的混乱。比如一些设计师利用大号的字体去炫耀数据量的庞大, 而不是通过信息的可视化表达来表现这些数据。如图1, 是针对华中科技大学校园面积分布来设计的图表。
从信息图形中可以看出, 图表所想要表现是一个数据分析信息。以圆、异色来区分校园面积的使用情况。与已往地图泡形式有明显区分。直观的传达出信息, 展现出华科不同领域使用面积的情况, 从而看出学校对校园建设的侧重点, 更快的分析出哪方面有不足需要改进, 有助于领导者们调整华科未来的发展规划。
3 信息可视化的宏观过程
根据乔治A米勒 (George A.Miller) 的研究, 人类短期记忆一般一次只能记住5-9个事物.这一事实经常被用来作为限制导航菜单选项到7个的论据;然而关于神奇的“7, 加2或者减2”还是引起了激烈的讨论.
所以, 在信息爆炸时代, 怎么在同类的海量信息中, 让受众, 更加容易认同自个儿的, 就得尽量不违反“7±2原则”。7+2原则, 是认知科学中最基础的定理之一。
制作一个可视化图表, 至少包含以下环节:
收集—整理—设计—输出
然而数据的收集和整理则是重中之重。每次可视化都是为了解决特定问题的, 所以, 面对海量以标准形式收集的数据, 要事先思考怎么针对领域问题合理抽取对应的数据。罗列出要解决的问题, 什么数据对于可视化的需求有用?这需要数据分析者有一个强有力的准确方向。重要的是, 所有问题, 都要归结为一个单一形式来表现。
信息图形化设计, 在明确想要展现的内容后, 脑子里面有个基本的框架和第一时间想到的展示形式, 还要运用视觉元素的造型, 色彩的选取, 动态等赋予图表更好的视觉体验。如果用代码形式在网页上面做出相应的布局, 信息图形就不仅仅是一个简单的静态页面了, 而是一个可以活动的大型数据流的输出展示。在确定表现形式, 非人工实现设计, 而是要通过数字工具统计分析后输出图形时。就需要设计者设计合理的输出合成的形式。
面对日益丰富的可视化数据分析工具。一些相关工作人员则设计出不同的展现形式, 来帮助用户更好的进行视觉风格的选择。例如datavlab公司开发的插件可以根据你提供的数据帮你选择适合的展现形式, 例如:treemap, tree, stream, scatterplot Matrix, force, matrix, bubble, chord设计师在选择表现形式的同时一定要考虑到受众是否能够很好的去接受和吸收信息, 设计师需要了解视觉心理对用户浏览时的影响。伴随着互联网的发展, 对于优良设计的要求也越来越高了。
4 结语
信息 (数据) 可视化是一个较为复杂的领域, 最终目的不是可视, 而是从可视化中进行数据挖掘, 信息传播, 帮助分析问题。带领人们思考。设计在这里不仅作为表现形式那么简单。要更深刻的理解才能找到最合适的手法去分析制作。也许几年后我们会发现, 现在的探讨根本就是低级的。我们要迎着时间一同进步, 不断探索未知, 任重而道远。
参考文献
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简析信息可视化 篇6
根据感知心理学的研究, 人类对图像的认知速度及接受度要远远大于文字。本文所指的信息可视化主要是指把复杂的、隐晦的、朦胧的甚至常人难以理解的信息变得通俗易懂, 把隐藏在信息中的内在规律以可视化的方式表示出来, 便于传播、沟通、预测以及研究。信息可视化最近几年主要是随着计算机技术的发展逐渐为人们所认知的, 事实上公元前610 年~前546 年, 古希腊哲学家Anaxiruander就绘制出了世界上第一张全球地图, 这可以看做是可视化的雏形。而具有信息可视化雏形的图片则是以1812 年拿破仑踏上征服莫斯科的旅程为数据来源, 50 年后, 巴黎的工程师Charles Minard做出的一张数据图。在这张图上, 粗线显示了极端天气如何击败了拿破仑的军队。而信息可视化预测功能的最早雏形则是1854 年伦敦爆发霍乱时流行病专家John Snow绘制的地图。John在地图上用黑杠标注死亡案例, 最终成功的将污染源指向大街水龙头[1]。
现代意义上的“信息可视化”一词出现在ROBERTSON等1989 年发表的文章《用于交互性用户界面的认知协处理器》中。
2 信息可视化的分类
根据研究对象、应用领域等的不同, 信息可视化的分类也各有不同, 本文作者认为刘玮等学者基于信息资源的特征为比较科学的分类方式, 根据他们的研究[2], 信息可视化可以分为以下几类:
2.1 一维信息可视化
主要是对简单的诸如文本或者数字之类的线性信息的可视化表达, 这种可视化的方式可以很大程度上避免文字处理工作, 不但节约用户的脑力劳动而且对各类文献信息的检索及知识挖掘也能起到很大的作用。该类别里一系列的文本信息访问和可视化分析工具由PNNL的科学家们提出。
2.2 二维信息可视化
该类别主要是指包含了两个主要属性的信息, 以地理信息系统 (GIS) 为代表。主要应用于区域规划、交通管理, 气象预报等等, 常见的也有健康和普查数据。
2.3三维信息可视化
该类别主要应用于建筑和医学领域, 同时许多科学计算可视化也是三维信息可视化。
Quick Time- VR技术以及数字化图像技术也通常被用于创建和描述现实的三维信息。这种虚拟的三维信息往往比真实的空间更加实用和高效。
2.4多维信息可视化
多维信息是指可视化环境中超过三个属性的信息, 典型的如马里兰大学人机交互实验室的研究人员开发的一个动态查询的框架结构, 比如Home Finder提供的就是多维房屋数据的可视化。用户移动数据库中相关属性对应的滑块, 比如卧室数量、位置、价位等, 随着滑块的移动, 查询结果动态更新。
2.5时间序列信息可视化
Liddy建立了一个信息系统SHESS, 该系统可以从文本信息中抽取时间信息并按照时间序列组织这些知识。
2.6 层次信息可视化
层次关系是抽象信息之间的一种普遍关系, 如:文件目录结构、图书分类等。对于该类信息的可视化目前大多集中在如何寻求简洁的层次信息可视化结构方面。
2.7网络信息可视化
网络信息主要是指与其他节点有着密切联系的一个节点。New Brunswick大学研发了Graph Visualizer3D系统, 它能可视化组成一个软件程序的各成分之间的关系。可以使用户更加便捷的理解大型系统内的各种关系。其他的还有面向各个领域的可视化分类, 比如医疗信息可视化, Citespace的引文可视化等等。
3信息可视化的实现方式
CARD的信息可视化模型将信息可视化的过程主要分为以下3 个阶段[3]:
3.1数据准备
数据准备阶段的主要工作是数据预处理, 主要是把采集来的数据源进行预处理和加工, 使其便于被处理并进行进一步分析。
3.2可视化图形绘制
绘制的主要功能是运用可视化的实现工具完成数据到可视化图像的转换。
3.3 可视化实现
将绘制模块生成的可视化图形按用户指定的要求进行显示。除了完成可视化信息输出功能外, 还需要综合用户的反馈形成基本的交互。针对信息可视化的主要任务, 交互技术主要包括动态过滤、全局+ 详细、平移+ 缩放、焦点+ 上下文及变形等技术。
4信息可视化的发展趋势
一图胜千言, 随着读图时代的到来, 信息可视化作为一种信息展示、传播、互动以及分析的手段, 在信息展示、传播等领域都将获得更为广泛的应用, 对信息可视化的研究与应用也不断深化, 并表现出以下趋势:
4.1视觉驱动转向数据驱动
信息图出现之初, 优良的设计加上简单的数据即可成为一张优秀的信息可视化图形, 而随着大数据时代的到来, 海量数据的筛选与表达成为信息可视化需要解决的一个关键问题。
4.2以用户为中心的设计
一直以来, 信息可视化设计中主要以任务为中心, 对用户需求、用户心理把握、用户认知能力以及后期使用效果和评价等关怀不够。后期的设计信息可视化设计将会强调技术的发展要以用户为中心。
参考文献
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[2]陈建军, 于志强, 朱昀.数据可视化技术及其应用[J].红外与激光工程, 2001, 30 (5) :339-342.
装备保障信息可视化 篇7
关键词：装备保障,信息可视化,可视化框架,数据空间
装备保障是保持试验装备良好状态,保证试验、训练任务圆满完成的各项活动过程。装备保障活动是各项工作进行的基础和保证。这对装备保障提出了很高的要求,因此要充分利用装备保障的各种信息,采用信息可视化技术,使装备保障信息变成可感知的信息,为指挥者提供及时、准确、高效、快捷及不间断的信息资源,提供决策的依据,并实现信息的快速查询和更新,保证装备保障过程的顺利进行,从而保证试验任务的圆满完成及各项训练活动的顺利进行。
1信息可视化技术简介
1.1 信息可视化的概念
信息可视化(Information Visualization)的概念最早由G Robertson等在《The Cognitive Co-processor for Interactive User Interfaces》一文中提出,信息可视化指的是计算机支持的、交互的抽象数据图像化方法,从而帮助用户增强识别信息的能力。
实验心理学家赤瑞特拉(Treicher)通过大量的实验证明,在借助“五感”所获得的信息中,有83%是来自视觉。对人类而言,视觉信息最容易了解,也最能够信赖。在信息的组织和呈现上,可视化方法更符合人的认知心理,所提供的信息更容易为人的感官所接受。信息可视化正是利用图像、图形、动画等更容易调动人类视觉潜能和脑功能的视觉形式来表示大量信息和信息之间的关系。
信息可视化的核心问题是寻找表示信息的可视化表达方法,理解信息的知识表示,通过相应的计算机算法以一种视觉化方式将信息展现出来,并提供一种人性化的人机交互方式,最终形成可交互的界面。信息可视化的目的不在于图形本身,也不仅仅是表现信息,而在于为信息充分合理的利用提供一种解决方案,对信息进行筛选,帮助人们快速找到需要的信息,增强人的认知能力,快速地理解信息,从而能够有效地监控海量信息。
1.2 信息可视化参考模型
信息可视化是一个将信息转换成视觉形式的过程,从而使人可以观察、浏览、识别和理解信息[1]。图1给出了信息可视化的参考模型。从该图可以看出,从原始数据到人,中间要经历一系列的数据变换过程。
1.3 信息可视化的主要技术
信息可视化是重点研究人、计算机表示的信息以及它们相互影响的技术[2]。信息可视化技术表现了数据之间的相互关系和发展趋势。主要技术有:视图展示、视图变换以及人机交互等[3]。在视图展示技术中,主要以Focus+Context技术为主,其他诸如双曲树、鱼眼视图等都属于Focus+Context技术[4]。在视图变换中,包括两种视图变换,即同一视图上的动态变换和不同视图之间的变换,主要代表技术有Overview+Detail技术。Overview窗口提供Detail视图的Context信息,并充当Detail视图的控制部件,Detail窗口用于选取区域的放大或聚焦。人机交互的主要代表技术有:Detail-On-Demand技术和Brushing技术。
2装备保障信息分析
装备保障信息是指在装备保障过程中所涉及到的一切文件、资料、图表和数据等信息的总称[5]。装备保障信息的充分利用为装备保障活动的顺利进行提供了可靠的保证。
2.1 装备保障信息的特点分析
装备保障信息是装备保障决策的主要依据[6]。装备保障信息的主要特点有:
(1) 信息来源广。装备保障活动过程中产生的装备保障信息来自各不同业务部门、各不同级别、各不同设备等。
(2) 信息数量大。装备保障活动贯穿于装备的全寿命整个过程,将会涉及和产生海量的装备保障信息。
(3) 信息种类多。装备保障信息有文字、图像、声音、数字以及视频等多种类型的数据。
(4) 信息处理复杂。由于信息来源的不同,装备保障环节较多,必将导致信息处理过程复杂化。
(5) 信息共享困难。在整个装备保障过程中,大量的有关装备的实时信息、具体信息较多地为基层掌握,导致信息共享不理想和信息资源的严重浪费。
2.2 装备保障信息处理的原则分析
为达到装备保障中早计划、早准备、早落实,及抓重点、抓短线、抓薄弱环节的要求,达到精确保障,在信息处理时要求做到:及时、准确、适用、高效。
(1) 及时。
原始信息要及时收集,需要加工形成的信息要及时产生,尽可能缩短信息从信息源传递到信息使用者的时间,有效控制各项装备保障活动的进行,以保证装备保障决策者对装备保障时间的精确把握和调整。
(2) 准确。
原始信息的收集不仅要及时,更要准确可信,一定要杜绝错误的信息,避免冗余信息、过时信息。信息的储存、传输等处理必须有高的可靠性,应尽可能排除信息处理过程中的各种干扰,避免信息内容的失真、信息质量的下降,并坚决杜绝在信息的加工过程中错误信息的产生。信息的准确性是有效进而高效使用信息的重要条件,为装备保障决策者对装备保障方式的精确选择提供可靠、可信的依据[6]。
(3) 适用。
由于装备保障信息来源广、种类繁多,而且各个部门对装备保障信息的使用需求又不尽相同,比如高层决策者需要能够反映外部环境、范围广泛、综合性强的宏观信息,而基层部门则较多地需要要求详细、明确的微观信息。因而必须为各个层面信息使用者提供适用的信息,以满足装备保障体系的精确协同。
(4) 高效。
在信息处理过程中要尽可能地提高信息的利用效率,根据有限的信息总结事物发展变化的规律,预测未来。以达到装备保障过程中效能的精确控制。
2.3 装备保障信息可视化的作用
信息可视化的目的就是力图将最恰当的信息在最恰当的时间传递给最恰当的人,以使他们能够做出最恰当的决策,产生最佳的效果。装备保障信息可视化,是指运用信息可视化技术将各种装备保障信息及时、准确地展现在信息使用者面前,使其对保障对象、保障资源、保障活动等信息准确掌握,并对保障需求做出准确的预测[7]。
(1) 在信息技术高度发展的今天,信息获取能力已经成为构成装备保障能力的关键要素。通过信息可视化分类技术,能够提高获取信息能力,实现信息收集的精确化,提升对海量信息的归纳、处理和分析的能力。能够统一各部门统计信息的规范,解决信息对比性差、指标分解不彻底及信息资源浪费等一系列问题。
(2) 通过多种信息可视化展示技术,能够实现信息处理的实时化和信息分享及交换网络化,提高信息视图展示的逻辑性和系统性,减轻装备保障人员面对信息爆炸带来的信息技术的负担,实现保障信息的全方位、多视角的展示,将装备保障信息使用者和装备保障活动决策者从纷繁复杂的信息中解放出来,直接面对直观、形象的信息展现形式,实现装备保障活动的全过程透明展示,方便使用者理解信息,发现保障过程中存在的问题,并及时找到正确的解决问题的办法。
(3) 通过数据库知识发现技术,从大量的装备保障信息资源中,充分挖掘潜在的、有价值的、有效的信息,挖掘其内在的知识和规律,起到预测装备保障发展趋势和任务的作用。
(4) 通过信息可视化人机交互技术,使信息处理结果更为清晰,提高信息利用效率,提升装备保障效能。
3装备保障信息可视化框架构建
信息可视化的基本过程分为三步:
(1) 数据准备。确定和获取可视化数据,形成原始数据空间;
(2) 数据析取。从原始数据中析取需要可视化的数据,形成可视化数据空间;
(3) 可视化映射。采用一定的映射算法把可视化数据控件映射到可视化对象。
根据信息可视化参考模型及信息可视化的基本过程,将信息可视化分为数据准备、可视化数据的形成、可视化映射和可视化展示四个步骤,构建装备保障信息可视化框架如图2所示。
3.1 数据准备
原始信息的收集是一项工作量繁杂、涉及人员广泛的工作,大到装备保障计划的制定,小到装备器件的备份、库存信息,同时也是一项基础性的工作。只有收集上来的信息全面、可靠,才能减少下一步工作的工作量,保证下一步工作的顺利进行。对收集上来的信息进行过滤是防止冗余信息、过时信息,保证信息质量的有效途径,信息过滤是为了能够满足信息使用者的需求,根据既定的目标和装备保障信息的特点,通过相似度计算、概率统计、机器学习等手段。对原始信息进行初步探索和分析,去伪存真,尽量提高信息的利用率[8]。信息分类就是根据信息内容的属性和特征将信息按一定的原则和方法进行区分和归类。信息分类质量决定了原始数据库形成的逻辑性和合理性,因此在信息分类时,要遵循一定的原则[9]:
(1) 系统化原则。按照信息的属性,形成一个合理的分类体系,同时要兼顾与外系统的协调,以便于系统间数据库的使用和移植。
(2) 简单化原则。信息的分类不宜过于复杂,应控制层次和数量,每一个分类力求解决一类问题,以达到不同类的问题在不同分类中解决。
(3) 可扩展性原则。考虑到装备保障信息的不断发展变化的特点,分类必须要有一定的深度和广度,预留一定的空间,以便于以后的调整和扩充。
根据已分类的信息构建原始数据库,原始数据库的格式非常重要,它关系到下一步特征提取的问题,原始信息数据库的设计要便于特征提取,便于其他系统数据库信息的导入。
3.2 可视化数据空间的形成
特征提取是根据信息的特点,采用信息处理技术进行特征计算,从原始数据中分析出能表达装备保障信息本质特征的过程[10]。装备保障原始信息中有文本信息、图像信息、声音信息、视频信息等,特征库中也应该有相应的文本特征、图像特征、音频特征、视频特征等。通过特征提取将原始信息数据库进行变换,重新生成一个维数更小、各维之间更独立,更利于可视化展示的可视化数据空间。
3.3 可视化映射
每一个数据特征关系必须有一个可视化结构,用视图对象来表示这些可视化结构,全体视图对象构成视图对象空间。根据形成的可视化数据空间,采用一定的映射算法,将可视化数据空间中信息集合的特征与可视化结构关键要素进行对比,从而获得两者之间的关系,形成适合于屏幕显示的视图对象,实现由信息集合到可视化集合的过程。由于观测内容、突出重点及显示角度的不同,同一可视化对象会有不同的视图对象。
3.4 可视化展示
人机交互的原则应该是界面简单易用,美观而富有启发性,可激发用户的创造性和认知能力的提高。通过人机交互技术,为信息使用者提供友好的交互界面。根据信息使用者的显示需求,通过不同的视图展示技术,将形成的可视化对象显示在可视化界面上。
4结语
随着装备保障信息化建设的日益推进和完善,可用的装备保障信息数据量激增,理解海量和复杂的时空多维数据加重了人的负担。信息可视化技术作为一种信息处理的技术手段,随着计算机图形学和数据挖掘技术的发展,其理论和实现都得到很大发展。利用信息可视化技术处理装备保障信息资源将成为装备保障信息化建设的手段,信息可视化技术解决如何高效地实现复杂数据的可视化表达与分析,直观地传达装备保障信息,发现数据中存在的关系和规则,为装备保障部门提供有效地决策依据和信息的利用率。本文对信息可视化技术做了简要的阐述,分析装备保障信息可视化的必要性,构建了装备保障信息可视化框架,并做了简要的分析和阐述。
参考文献
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