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基于认知的大数据可视化 版权信息
- ISBN：9787564192686
- 条形码：9787564192686 ; 978-7-5641-9268-6
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于认知的大数据可视化 内容简介
大数据时代下，有限的可视化展示页面和高维多元结构复杂的大数据之间的矛盾日益凸显，这个矛盾所造成的空间局限性是大数据可视化面临的根本问题。本书以缓解页面局限性矛盾为导向、以大数据信息特征和人的认知特征为切入点、以可视化页面的视觉呈现为研究对象、以人的生理和行为评价作为检验方法，系统地研究了基于认知的大数据可视化的视觉呈现方法。契合大数据时代特征，不同于通常从计算机图形学角度来论述可视化，本书从用户认知的角度对可视化提出科学的设计要求及方法。
基于认知的大数据可视化 目录
**章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 可视化的发展及趋势
1.2.2 相关学科研究现状
1.3 课题研究内容
1.4 本书结构及撰写安排
本章小结
第二章 大数据可视化中的信息特征
2.1 大数据可视化
2.1.1 大数据特征
2.1.2 大数据可视化
2.1.3 大数据可视化中的信息流
2.2 大数据的分类和特征
2.2.1 结构化数据和非结构化数据
2.2.2 时空数据和非时空数据
2.2.3 高维多元特征
2.3 大数据的信息维度
2.3.1 大数据中的信息维度内涵
2.3.2 元数据信息维度
2.3.3 本体内容信息维度
2.3.4 大数据可视化中的信息感知要素
本章小结
第三章 大数据可视化中的人机复杂认知模型
3.1 人类视知觉特征
3.1.1 视知觉进程
3.1.2 视觉注意和信息凸显
3.1.3 视觉工作记忆
3.2 可视化中的认知模式
3.2.1 大数据可视化的认知任务
3.2.2 认知图式的同化和顺应
3.2.3 可视化中符号和模式的认知图式
3.2.4 可视化中的认知负荷与认知绩效
3.3 不同人群的认知偏好
3.3.1 领域与技术经验双维度
3.3.2 认知风格双维度划分
3.3.3 不同的视觉空间能力
3.4 人一信息交互系统复杂认知模型
3.4.1 人机系统的一般信息认知模型
3.4.2 大数据可视化中的复杂认知行为
3.4.3 大数据可视化中人一信息系统复杂认知模型
本章小结
第四章 大数据可视化的视觉表征方法
4.1 大数据可视化信息表征设计流程
4.2 大数据可视化的信息图元关系
4.2.1 基于笛卡儿坐标系的图元关系
4.2.2 基于极坐标系的图元关系
4.2.3 基于其他坐标系的图元关系
4.3 大数据可视化的视觉编码设计
4.3.1 视觉编码维度的定性和定序
4.3.2 视觉编码维度的整合与分离
4.3.3 运用复合表征维度进行认知降维
4.4 大数据可视化中运动信息的视觉编码
4.5 可视化界面组件
4.5.1 内容型界面组件
4.5.2 导向型界面组件
4.5.3 拓展型界面组件
本章小结
第五章 大数据可视化的交互设计原则与维度
5.1 大数据可视化的多页面视觉呈现
5.2 交互设计原则
5.2.1 标准化和一致性原则
5.2.2 降低用户工作记忆负荷原则
5.2.3 提供及时有效的反馈原则
5.2.4 构建心理认知地图原则
5.2.5 需要即呈现原则
5.3 交互维度
5.3.1 观察视点维度
5.3.2 编码显示强度维度
5.3.3 视觉复杂度维度
5.3.4 图元关系序维度
5.3.5 信息排布序维度
5.3.6 保真度维度
5.3.7 生长度维度
本章小结
第六章 大数据可视化的动态交互表征实验研究
6.1 大数据可视化的动态表征
6.1.1 加入时间表征维度的动态可视化
6.1.2 工作记忆中时序信息和空间信息的记忆存储
6.2 动态交互过程中的连贯性
6.2.1 动态可视化中视觉锚点的概念及作用
6.3 动态交互过程中的间歇性实验研究
6.3.1 动态可视化中停顿的必要性
6.3.2 实验设计与实施
6.3.3 实验结果与讨论
6.4 空间位置对时序记忆的影响实验研究
6.4.1 时间序列和空间序列的表征一致性
6.4.2 高认知负荷条件下的跟进实验
6.4.3 实验结果分析
6.4.4 实验结论
6.5 线性节点动态变化方式实验研究
6.5.1 线性空间布局的时序信息动态变化的实验目的
6.5.2 实验方法
6.5.3 实验数据与讨论
6.5.4 实验结论
6.6 基于实验的动态时序信息表征策略
本章小结
第七章 基于视觉动量的大数据可视化眼动评价方法
7.1 现有测评方法和指标
7.1.1 现有测评方法概述
7.1.2 同时性眼动指标
7.1.3 大数据可视化界面的测评研究难点
7.2 以视觉动量为指标的测评方法
7.2.1 视觉动量的概念
7.2.2 视觉动量的定量研究
7.3 视觉动量检测方法的实验验证
7.3.1 视觉动量回归因子提取实验
7.3.2 视觉动量回归模型验证实验
7.4 视觉动量评价方法分析
7.4.1 评价方法的可行性分析
7.4.2 评价方法的优势
7.4.3 评价方法的局限性
本章小结
第八章 总结与展望
8.1 总结
8.2 混合现实中的三维数据可视化
附录
参考文献
展开全部
基于认知的大数据可视化 作者简介
周小舟博士 东南大学机械工程学院工业设计系主任 本科和硕士毕业于江南大学设计学院 博士就读于东南大学机械工程学院 2015-2016年澳大利亚蒙纳士大学博士联合培养 2018年获得工学博士学位 专业方向：先进交互设计、大数据可视化、产品与品牌识别设计 近年主持国家自然科学基金、航空科学基金等多项科研项目 并与知名企业及研究所开展多项课题研究 并发表多篇SCI EI论文
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