生物大数据可视化的现状及挑战

在过去的10年中,以基因组学、医学遗传学和神经信息学等为代表的生命科学各研究领域,以前所未有的增长趋势,积累了海量的数据信息.这些数据类型复杂、数量庞大,其中蕴含的价值更是不可估量.通过传统的处理手段,难以理清海量原始数据中错综复杂的关联信息.而针对生物大数据的可视化研究,将有利于科研人员对复杂数据进行多角度观察并获取有效信息.生物数据量越大,复杂性越高,可视化在生物有效信息挖掘方面发挥的作用就越大.本文通过例举若干生物机构中心现存的数据规模和数据增长速率,说明生物研究领域已进入大数据时代,然后由生物数据的组成特征及可视化的特点引出生物大数据可视化的重要性和必要性.本文总结了生命科学研究领域中不同类型生物大数据的可视化研究进展,最后讨论了目前生物大数据可视化所面临的挑战,并提出可能的解决方案.     

基于AVS／Express的气象数据可视化系统

气象数据可视化是数据可视化技术在气象科学领域的重要应用.用AVS/Express软件设计并开发了气象数据可视化系统,并且使用"碧利斯"台风数据对可视化系统进行了验证.通过可视化技术的应用,气象模式数据可以立体地呈现给研究人员,对研究人员加深对数据的理解和提高研究能力有很大的帮助.     

数据可视化研究综述

数据可视化对于从海量数据中发现规律、增强数据表现、提升交互效率具有重要作用。目前,数据可视化的概念及相关研究领域不断扩展,就数据类型而言,可视化研究逐渐聚焦于多维数据、时序数据、网络数据和层次化数据等领域。通过对中国知网（CNKI）中外文文献进行分析可知：2014年、2015年是数据可视化领域研究热度升级、理论成果大量产出的“里程碑”式年份;中国大数据领域研究热潮形成后,数据可视化是迅速发展的一个重要支撑领域;国内外数据可视化领域的研究,在时间上基本同步,而武汉大学、浙江大学、北京邮电大学、国防科技大学、电子科技大学等都是在该领域研究活跃度较高的国内高校。要获得良好的视觉效果,帮助用户降低理解难度,高效分析数据和洞悉价值,通常还需要注意色彩与语义、突出核心数据、防止数据过载、防止思维过度发散等技术要点。现有的数据可视化技术主要分为基于几何技术、基于图标技术、基于降维技术、面向像素技术、基于时间序列技术、基于网络数据技术的数据可视化方法,以及层次可视化技术和分布技术等。基于几何技术的可视化方法,包括平行坐标、散点图矩阵、Andrews曲线等。基于坐标的可视化方法,可以清晰展示变量间的关系,但受限于屏幕尺寸,当数据维度超过3个时,难以直观显示全部维度,需要结合人机交互技术进行展示,适用于表达不同维度之间的相关关系,比如学生学习行为之间的关联关系等。基于图标的可视化方法,主要包括星绘法和Chernoff面法,以几何图形作为图标刻画多维数据,直观反映出图标各个维度所表示的意义,适用于工作完成情况、激励工作进度概览等。基于降维技术的可视化方法,根据维度属性确定点的坐标,在保持数据关系不变的前提下映射到低维可视空间中,主要涉及主成分分析、自组织映射、等距映射等。基于时间序列的可视化方法,是一种显示数据间相互关系和影响程度的可视化方法,主要包含线形图、堆积图、地平线图等,随着时间发展采集相应数据,并利用上述3类可视化方法进行呈现,适用于表示信息数据流动和变化状态,如不同时间段成绩流向趋势分布、主题概念的变迁等。基于网络数据的可视化方法,核心是自动布局算法,通过自动布局与计算绘制成网状结构图形,主要有力导向布局、圆形布局、网格布局等,常用来表示大规模社交网络结构,适用于活跃度分析、引文关系展现等。层次可视化技术,主要包括节点链接、空间填充、混合方法等,通过绘制不同形状的节点和包围框来表示层次结构的数据,适用于表示群组成员间交互关系的发现和挖掘,如在线协作员工之间的交互。基于CNKI,通过对数据可视化研究情况的分析,提出数据可视化研究过程中的注意点,指出数据可视化需要重点考虑色彩的匹配,在色彩与数据内容的重要度之间建立关联;可视化方案应在满足业务需求的基础上以业务逻辑为依据,合理组合与应用相关可视化技术;统一的可视化风格有助于提升人们理解数据的连贯性、一致性和效率,兼顾用户的审美要求,在风格与色彩之间建立合理的匹配关系;数据可视化应以实用、合理、高效地表现关键过程、关键目标、关键结果为主要面向。此外,对可视化应用实例Echarts展开综述,包括Echarts 交互组件（markPoint和markLine标注点组件、dataZoom区域组件、图例交互组件）在可视化中的应用,以及动态数据绘制等。最后,对可视化存在的挑战以及未来研究方向进行了分析和展望,指出虚拟现实、可视化系统和数据分析是可视化未来的研究方向,其应用热点领域还包括统计可视化、新闻可视化、思维可视化、社交网络可视化和搜索日志可视化等。     

基于Web的新闻数据可视化

对新闻数据可视化技术进行了研究,并充分整合数据挖掘、文本分析、分布式存储及可视化技术,设计实现了一个新闻数据可视化系统.它把采集到的新闻数据进行分类,并结构化存储,在WEB端为用户展示新闻数据的可视化分析成果.系统在交互式设计上提供了强大的用户界面来辅助新闻关注者对网络舆情的直观掌控,并通过对系统性能的测试,证明了系统在大量用户使用及大规模数据呈现的情况下都具有较好的性能.     

聚数融智的应用与挑战

数据的融合与应用与日常生活有着多方面的联系,尤其是在大数据和智能化时代,促进多元异构数据的融合和智能化的数据处理,对发挥数据作为生产要素的作用具有十分重要的理论意义和实际价值.介绍了大数据在城市、交通、医疗、电商等领域的融合及可视化应用.重点说明了海量数据、小数据分析面临的难题,并讨论了人与数据融合、数据融合共享与商密保护、开源软件与数据安全管理、数据融合中AI技术的两面性等挑战.     

大数据可视化技术及应用

 随着人类产生数据量的增加，数据可视化需要处理的数据规模、类型及需求都发生了显著变化。在大数据时代，数据可视化面临诸多新的挑战。从大数据本身的特点及其应用需求出发，结合数据可视化的研究现状，介绍了适用于大数据的数据可视化技术；分析在大数据条件下数据可视化所要解决的8个关键问题；讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用。     

可视化和可视化分析学

可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式的过程。一般来讲,可视化可分为数据可视化、科学计算可视化、信息可视化和知识可视化。可视化可以看做是人类与计算机这两个信息处理系统之间的一个接口单元。本文在给出可视化定义基础上,简要介绍了国际近年出现的可视化分析学情况,讨论了可视化在数据挖掘、复杂网络等领域的应用。最后指出了可视化研究存在的问题和重要发展方向。     

改进星形图和超维树在健康信息系统中的应用

信息可视化主要应用于没有几何属性的抽象信息,揭示信息之间的关系和信息中隐藏的特征.介绍了几种典型的多维数据的信息可视化和交互方法,提出了用星形图技术和超维树技术对人体健康多维数据进行可视化的设计方法,给出了可视化结果.研究成果可以应用到环境,医学,体育和游戏等多个领域.     

基于主题识别与情感分析的突发公共卫生事件新闻舆情研究

基于我国新冠肺炎疫情期间27万余条新闻报道数据,利用语义分析、社会网络分析与聚类分析等方法,借助新兴可视化工具,从时间、空间维度展开新闻舆情主题和情感研究.研究发现,新闻主题起初以疫情信息为主,中期政府举措与社会影响占比上升,后期各类主题呈现平衡态势,反映了新闻主题从集中到发散的过程;新闻情感呈现随时间推演逐渐好转的总体趋势,显示出我国在抗击疫情中及时有效的调控能力;新闻空间方面,新闻报道的情绪表现及热点主题以湖北省为中心向周边扩散,体现了公共卫生事件的地域关联特征.该研究能为今后相关突发公共卫生事件的新闻报道提供借鉴,使相关管理部门更科学地引导新闻舆论.     

偏序结构环形图：一种大数据偏序结构可视化新方法

偏序结构图因其良好的知识可视化特性已在知识发现、数据挖掘等领域得以广泛应用.但在对大数据所形成的超大形式背景进行研究和分析时,偏序结构树形图存在的一些不足,使大数据可视化效果欠佳,不利于对大数据进行数据挖掘和知识发现.本文对偏序结构树形图进行改进,提出了可用于大数据分析的偏序结构环形图.对实例形式背景绘制出偏序结构环形图,并与其偏序结构树形图比较.实验结果表明,该方法清晰、直观,可视化效果较好,能更有效地呈现出大形式背景中的重要信息,可以应用在大数据的数据挖掘和知识发现中.