科学前沿图谱:知识可视化的探索(第二版)

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出版者:科学出版社有限责任公司
作者:陈超美著;陈悦等
出品人:
页数:372
译者:陈悦
出版时间:2015-3-3
价格:128
装帧:平装
isbn号码:9787030410078
丛书系列:
图书标签:
  • 数据可视化
  • 可视化
  • 科学前沿图谱
  • 知识图谱
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具体描述

本书从跨学科的视角探索了知识可视化的历史进程及其最新进展。从无形学院和库恩竞争范式,到运用可视化技术绘制知识结构图谱,再到科学发展进程中的各种兴盛与衰落。通过大量色彩丰富的图片,深入浅出地将绘制科学知识图谱的原理、方法及技术娓娓道来。

本书既涉及到简单易学的可视化步骤和模型,也有应用于实际的具体案例分析,是一本对于研究者和实践者都很有价值的参考书,可供科学政策分析机构、投资机构、咨询公司管理人员、技术人员和高校相关专业师生阅读参考。

《知识的疆域:信息可视化与认知科学的前沿探索》 内容提要: 本书深入剖析了信息可视化作为一种核心认知工具,在处理复杂信息流、揭示数据深层结构以及辅助人类决策过程中的关键作用。我们不再将可视化仅仅视为图表和图形的集合,而是将其置于人类认知架构的框架下进行考察。全书围绕“如何通过视觉感知有效地编码和解码信息”这一核心命题展开,系统梳理了从古典视觉心理学到现代神经科学对视觉信息处理机制的理解,并结合前沿的交互设计理论,构建了一套完整的知识可视化设计与评估体系。 本书内容涵盖了数据采集、清洗、转换到最终视觉呈现的全流程,重点探讨了在海量、异构、高维数据环境下,如何运用拓扑学、图论、网络分析等数学工具,结合认知负荷理论、格式塔原理以及眼动追踪研究成果,设计出既美观又高效的视觉界面。读者将学习到如何识别不同类型数据(如时序、空间、层级、网络数据)的最佳视觉映射策略,以及如何利用动态化、交互化手段来增强洞察力的发现过程。 第一部分:可视化的认知基础与理论建构 信息可视化并非孤立的技术实践,而是建立在对人类感知和认知系统深刻理解之上的科学。本部分着重奠定理论基石。 第一章:视觉系统的效率与局限 本章从神经科学和心理物理学的角度,审视人类视觉皮层对颜色、形状、运动和空间位置的敏感度差异。详细探讨了Preattentive Processing(前注意加工)的机制及其在设计中的应用,解释了为何某些视觉变量(如长度和位置)比其他变量(如颜色饱和度或形状种类)在快速感知和准确提取信息方面更具优势。同时,也系统分析了人类工作记忆的容量限制,引出认知负荷理论在可视化设计中的核心地位——优秀的可视化设计旨在最小化不必要的认知开销。 第二章:从数据到视觉编码的映射原理 本章聚焦于数据属性与视觉变量之间的桥梁——编码。我们区分了定量、定序、定性和命名四种数据类型,并基于它们不同的数学性质,论述了如何选择最恰当的视觉通道进行映射。例如,在线性数据的可视化中,长度和位置是首选;而在表示层级关系时,嵌套结构或树状图的适用性分析。此外,本章还引入了“视觉变量的序位性(Ordering)”概念,强调了不同视觉属性在传达信息强度上的内在差异,并讨论了感知失真(如面积判断的非线性误差)对分析结果可能造成的影响。 第三章:格式塔理论在信息空间组织中的应用 格式塔心理学提供了理解“整体大于部分之和”的认知框架。本章深入剖析了邻近性、相似性、闭合性、连续性等核心原则,并将其转化为可视化布局的指导方针。我们探讨了如何利用这些原则来组织复杂的视觉元素群,确保用户能够自然地将相关的图形元素组织成有意义的整体,从而提高信息识别的效率和准确性。特殊探讨了信息密度的平衡——如何在有限的屏幕空间内最大化信息承载量,同时避免视觉拥挤导致的感知崩溃。 第二部分:复杂数据的可视化范式与技术实现 本部分将理论应用于实践,探讨处理不同复杂度数据集所需的具体可视化技术和架构。 第四章:高维数据与降维技术的视觉化 面对数千个变量的数据集,传统的多变量图表难以奏效。本章系统介绍了主成分分析(PCA)、t-SNE、UMAP等降维技术的结果如何通过散点图矩阵、平行坐标图(Parallel Coordinates)或RadViz等方式进行有效呈现。重点在于讨论如何通过交互手段(如刷选联动、维度排序)来弥补降维过程中信息损失的缺陷,使用户能够理解降维空间的潜在结构。 第五章:网络与关系数据的拓扑可视化 社会网络、生物分子交互网络是当代数据分析的重点。本章详细介绍了不同布局算法(如力导向布局、圆形布局、谱布局)的优缺点及其对网络拓扑结构解读的影响。我们深入分析了中心性度量(如度中心性、介数中心性)在可视化中的体现,并讨论了如何通过分层聚焦(Focus+Context)技术来管理超大规模网络的细节展示,以平衡全局概览与局部细节的获取。 第六章:时空数据的动态建模与交互 时间序列和地理空间数据往往相互交织,构成了复杂的时间-空间关系。本章探讨了融合时序和空间信息的有效策略,例如结合时间滑块(Time Sliders)、动画序列或四维地图(如热力图随时间演变)。特别关注了“时间感的建立”——如何通过平滑的动画过渡和合适的速率控制,使观察者能够直觉地捕捉到事件的演变而非仅仅是离散的快照。 第三部分:交互设计、评估与未来趋势 优秀的可视化不仅在于静态的美感,更在于动态的交互体验和可量化的设计效果。 第七章:从被动观察到主动探索:高级交互设计原则 本章超越了基本的缩放和平移,深入探讨了更高级的分析交互技术,如:过滤(Filtering)、切片(Slicing)、钻取(Drilling Down)以及数据玩具(Data Toys)的设计理念。强调了“可发现性”和“可操作性”——用户应该能够直观地理解他们可以对数据做什么。讨论了基于意图的交互模型(Intent-based Interaction)如何简化复杂分析任务的执行路径。 第八章:可视化效果的量化评估方法论 如何科学地证明一种可视化设计优于另一种?本章介绍了客观评估指标和实验设计。内容包括:基于任务的性能测试(如时间测量、错误率计算)、眼动追踪数据在评估注意力分配中的应用,以及定性反馈(如SUS量表)的有效整合。建立了从原型设计到最终验证的完整评估闭环,确保设计的有效性和可用性。 第九章:面向未来的挑战:可解释性AI与沉浸式可视化 本章展望了技术融合带来的新机遇与挑战。探讨了如何将机器学习模型的内部决策过程(如特征重要性、决策边界)通过可视化手段进行解释(XAI),从而增强用户对自动化系统的信任。此外,对虚拟现实(VR)和增强现实(AR)环境下的三维可视化进行了概念性探讨,分析了在沉浸式空间中处理超大复杂数据的潜力与当前技术实现的局限。 本书旨在为设计人员、数据科学家以及认知科学研究者提供一套严谨的理论框架和实用的设计工具箱,推动信息可视化从经验驱动向科学驱动的深刻转型。

作者简介

陈超美(Chaomei Chen),男,美国德雷塞尔大学计算与情报学学院教授,大连理工大学长江学者讲座教授,英国布鲁内尔大学客座教授(2002~2008),Drexel– DLUT知识可视化与科学发现联合研究所(美方)所长。研究方向为信息可视化、知识可视化、科学前沿图谱和科学发现理论。被国内外同行专家评价为当代信息可视化与科学知识图谱学术领域中的国际顶尖学者和领军人物之一,1999年率先发表了该领域第一部专著,2002年创办Information Visualization期刊,同年获国际美国信息科学与技术学会和美国科学信息研究所“引文研究奖”(Citation Research Award),2004年开发了目前广泛使用的CiteSpace信息可视化软件,2005年提出信息可视化领域的10大待解问题。

目录信息

译序

自序
第一章科学知识的动态特征
1.1科学前沿
1.1.1竞争范式
1.1.2无形学院
1.1.3概念革命
1.1.4追溯
1.2视觉思维
1.2.1格式塔理论
1.2.2著名的地图
1.2.3巴别塔
1.2.4外层空间的信息
1.2.5“这不是一个烟斗”
1.2.6格式塔心理学
1.2.7信息可视化与可视化分析
1.3绘制科学前沿
1.3.1科学图谱
1.3.2竞争范式的案例
1.4本书的结构
第二章宇宙图谱
2.1绘图学
2.1.1主题图
2.1.2地形图和照相绘图法
2.2陆地地图
2.3天体图
2.3.1天体模型
2.3.2星座图
2.3.3宇宙图谱
2.4生物图谱
2.4.1DNA双螺旋结构
2.4.2针灸图谱
2.4.3基因组图谱
2.4.4流感病毒蛋白质序列图
第三章关联映射
3.1关联的作用
3.1.1我们可以试想
3.1.2认知图的起源
3.1.3信息可视化
3.2结构识别
3.2.1主题模型
3.2.2寻径网络尺度
3.2.3图像间相似性的测度
3.2.4抽象结构的可视化
3.2.5知识演进模式和趋势的可视化
3.3降维
3.3.1几何相似
3.3.2多维尺度分析
3.3.3个体差异分析
3.3.4线性近似——等距映射
3.3.5局部线性嵌入
3.4概念图
3.4.1卡片分类法
3.4.2聚类
3.5网络模型
3.5.1六度分离理论
3.5.2随机网络模型理论
3.5.3厄多斯数
3.5.4语义网络
3.5.5网络可视化
3.6小结
第四章探寻轨迹
4.1信息空间的足迹
4.1.1旅行推销员问题
4.1.2虚拟世界中的搜索
4.1.3信息觅食
4.1.4觅食过程建模
4.1.5用户的轨迹
4.2小结
第五章科学知识的结构和动态
5.1马太效应
5.2词的图谱
5.2.1共词图谱
5.2.2包容指数和包容图谱
5.2.3RISC个体发生学
5.3共被引分析
5.3.1文献共被引分析
5.3.2作者共被引分析
5.4HistCite
5.5专利共被引
5.6小结
第六章跟踪竞争范式
6.1信息科学中的领域分析
6.2对胶原蛋白研究的纵向研究
6.3大灭绝争论
6.3.1白垩纪—第三纪界线事件
6.3.2物种大灭绝
6.4超大黑洞
6.4.1活跃星系核范式
6.4.2AGN范式的发展
6.5小结
第七章寻迹潜在知识领域
7.1主流知识与潜在知识
7.2知识发现
7.2.1未被发现的公开知识
7.2.2潜在知识领域的可视化
7.3案例一:斯沃森的影响
7.4案例二:寻径网络的影响
7.4.1主流知识领域
7.4.2潜在知识领域
7.5案例三:疯牛病(BSE)和变异型克雅氏病(VCJD)
7.5.1主流知识领域
7.5.2锰—铜假说
7.6小结
第八章绘制科学图谱
8.1系统摄动与结构变化
8.1.1早期迹象
8.1.2结构变化模型
8.1.3结构变化指标
8.1.4统计模型
8.1.5复杂网络分析(1996~2004)
8.2再生医学
8.2.1科学计量学评论
8.2.2结构与动态
8.2.3系统级指标
8.2.4新趋势
8.2.5经验教训
8.3论文撤销分析
8.3.1撤销文献的研究
8.3.2撤销的时间
8.3.3被撤销文章的内容
8.3.4自闭症和疫苗
8.3.5小结
8.4全域科学图谱和叠加图
8.4.1科学学科图谱
8.4.2跨学科和相互叠加
8.4.3双图叠加
第九章可视化分析
9.1CiteSpace软件
9.2Jigsaw软件
9.3Carrot软件
9.4电力网络分析
9.5Action Science Explorer(iOpener)软件
9.6对2002年“十大挑战”的修改
9.7展望未来
参考文献
致谢
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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作为一名热爱科学的探索者,我一直渴望找到一种能够全面系统地了解科学发展脉络的书籍。《科学前沿图谱:知识可视化的探索(第二版)》这本书,完美地契合了我的期望。它不仅仅是一本关于知识可视化的技术指南,更是一部关于科学探索史的视觉化呈现。作者通过精心的编排和生动的插图,将科学研究的演变过程,从早期概念的提出,到理论的完善,再到新技术的应用,都描绘得淋漓尽致。我尤其喜欢书中对于“科学图谱”的定义和构建方法,它让我能够在一个宏观的层面上理解不同科学分支之间的相互关系和发展趋势。这本书为我提供了一个探索科学世界的“导航系统”,让我能够清晰地看到科学前进的方向,并且激发了我对未来科学发展的无限遐想。阅读这本书,就像是在一本活生生的科学百科全书中遨游,每一页都充满了惊喜和启发。

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作为一名对人工智能驱动的科学发现抱有浓厚兴趣的读者,我深切体会到知识可视化在加速科学研究中的关键作用。《科学前沿图谱:知识可视化的探索(第二版)》这本书,让我对这一领域的认识达到了新的高度。它不仅仅展示了静态的知识地图,更重要的是,它深入探讨了如何通过交互式的可视化界面,让科学家能够更直观地探索和挖掘海量数据中的潜在规律。书中详细介绍了各种先进的可视化技术,例如基于图神经网络的知识图谱构建、基于自然语言处理的文本信息提取,以及如何将这些技术应用于生物信息学、材料科学、天文学等前沿领域。我尤其欣赏作者对于“探索性数据分析”的强调,他认为可视化不应该仅仅是结果的展示,更应该是一个主动的、迭代的探索过程。通过书中丰富的案例,我看到了可视化工具如何帮助研究人员快速发现异常点、识别共现模式、验证研究假设,从而极大地提升了研究效率和创新能力。

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在我看来,优秀的图书不仅仅在于内容的深度,更在于它能否引发读者的思考并激发新的灵感。《科学前沿图谱:知识可视化的探索(第二版)》无疑做到了这一点。它不仅为我提供了一个关于知识可视化领域的全面概览,更重要的是,它鼓励我跳出固有的思维模式,以一种更加开放和创新的方式去理解和应用知识。书中关于“知识的演化”的讨论,让我对科学的发展有了更深刻的认识。它展示了学科是如何在相互借鉴和融合中不断进步的,而可视化正是连接这些分散知识的关键桥梁。我从书中看到了许多令人惊叹的科学图谱,它们将看似毫不相关的研究领域巧妙地联系起来,揭示出隐藏在表面之下的深刻关联。这让我开始思考,如何在自己的学习和工作中,运用类似的方法来梳理和连接信息,从而提升认知效率和创造力。

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我一直认为,对于任何一个领域的研究,都应该关注其在实践中的应用和发展。《科学前沿图谱:知识可视化的探索(第二版)》这本书,在这一点上做得非常出色。它不仅仅停留在理论层面,而是深入探讨了知识可视化在各个科学领域的具体应用案例,从生命科学到社会科学,从物理学到计算机科学,几乎涵盖了所有前沿的研究方向。我被书中对于不同领域如何利用可视化解决实际问题的详尽描述所吸引,例如在基因组学中,可视化如何帮助科学家识别基因之间的相互作用;在天文学中,可视化如何描绘宇宙结构的宏伟图景。这些案例不仅展示了知识可视化的强大能力,更让我看到了科学研究的无限可能性。这本书让我对知识可视化这个领域有了更全面、更深入的认识,也激发了我将其应用到自己工作和学习中的热情。

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作为一名对知识可视化充满好奇心的读者,我一直在寻找一本能够深入浅出、引人入胜的书籍来探索这个领域。终于,《科学前沿图谱:知识可视化的探索(第二版)》映入我的眼帘。从拿到这本书的那一刻起,我就被它严谨而不失趣味的封面设计所吸引。它不仅仅是一本书,更像是一张通往未知科学世界的邀请函。翻开扉页,我仿佛置身于一个由数据构建的宏伟殿堂,每一页都蕴含着作者对知识传播和理解的深刻洞察。这本书并非简单地罗列概念和技术,而是通过大量的案例和生动的比喻,将那些抽象的科学理论具象化,让我得以窥见科学研究的脉络和发展趋势。它让我明白,知识可视化不仅仅是图表的堆砌,更是一种强大的思维工具,能够帮助我们梳理复杂的关系,发现隐藏的联系,甚至激发全新的研究思路。作者在书中展现出的深厚功底和独特视角,让我对科学探索本身有了更深层次的理解。我迫不及待地想在这张“图谱”的指引下,开启我的知识可视化之旅,去发现那些隐藏在数据背后的科学之美。

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我一直认为,对于任何一个领域的深入理解,都离不开对其发展历程和核心思想的把握。《科学前沿图谱:知识可视化的探索(第二版)》恰恰在这方面给了我极大的启发。它不仅仅是介绍当前知识可视化的最新进展,更是回溯了这项技术的发展脉络,从早期简单的图表展示,到如今运用人工智能和大数据进行复杂的知识网络构建,作者娓娓道来,将每一个关键节点都梳理得清清楚楚。我尤其被书中关于“科学图谱”这一概念的阐释所打动,它将不同学科、不同研究领域的知识联系起来,形成了一个动态的、可交互的网络,让我们能够在一个宏观的视角下审视科学的整体图景。这种超越学科壁垒的思考方式,对于打破知识孤岛、促进跨学科合作具有重要的意义。通过阅读此书,我不仅学到了如何有效地可视化知识,更重要的是,我学会了如何用一种全新的视角去“看”待科学,去理解科学研究是如何在时间和空间中不断演进和拓展的。

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作为一名长期从事教育工作的者,我一直在寻找能够帮助学生更好地理解复杂科学概念的工具和方法。《科学前沿图谱:知识可视化的探索(第二版)》这本书,为我提供了宝贵的启示。它不仅仅展示了知识可视化的技术和应用,更重要的是,它深入探讨了可视化在教育领域的潜力。书中通过大量生动的案例,展示了如何利用可视化手段将抽象的科学原理转化为直观易懂的图景,从而极大地提高学生的学习兴趣和理解深度。我尤其欣赏书中关于“概念图”和“知识网络”的构建方法,它们能够帮助学生清晰地梳理知识体系,理解知识点之间的逻辑关系。这本书让我看到了,知识可视化不仅仅是研究人员的工具,更是连接科学知识与学习者之间的一座重要桥梁,它能够让科学变得更加易于接近,更加充满魅力。

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我是一名热衷于学习和分享知识的普通人,而《科学前沿图谱:知识可视化的探索(第二版)》这本书,为我打开了一扇了解科学研究“幕后”世界的大门。过去,我总是习惯于从教科书或科普文章中获取零散的知识点,但这本书却让我看到了知识是如何被构建、组织和传播的。作者将复杂的科学研究过程,通过精妙的可视化设计,转化为易于理解的图谱和流程。我能感受到,这些图谱不仅仅是信息的载体,更是智慧的结晶。它让我明白,科学的进步并非一蹴而就,而是无数研究者在不断探索、连接和构建中逐步形成的。书中对于不同学科之间的联系和相互影响的描绘,也让我看到了科学的统一性和整体性。我非常享受阅读的过程,仿佛在与那些伟大的科学家们进行一场跨越时空的对话,感受他们对未知世界的探索精神和求知热情。

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在我看来,一本真正的好书,应该能够引发读者对自身认知方式的反思。《科学前沿图谱:知识可视化的探索(第二版)》这本书,正是我一直在寻找的那种能够带来深层次思考的读物。它不仅仅是介绍知识可视化的技术,更是在探讨“如何更好地认识世界”这个根本性问题。书中通过对科学前沿的研究进行可视化分析,揭示了人类认知边界的不断拓展。它让我开始审视自己获取和处理信息的方式,是否能够更有效地利用可视化工具来提升我的认知能力。我从书中看到了,将知识“地图化”的过程,本身就是一种深度学习和理解的过程。它帮助我突破了线性思维的局限,看到了知识网络中的多维度连接和互动。这本书不仅拓宽了我的知识视野,更重要的是,它改变了我看待科学、学习知识的方式。

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一直以来,我对那些能够将复杂信息变得清晰易懂的工具和方法都非常着迷。《科学前沿图谱:知识可视化的探索(第二版)》这本书,完全满足了我对信息清晰化的追求。它不仅仅是在描绘知识,更是在“翻译”知识,将那些晦涩难懂的科学理论,通过精妙的视觉语言,转化为一幅幅生动形象的“图谱”。我惊叹于作者在设计这些“图谱”时的匠心独运,它们不仅美观,更重要的是,能够准确地传达信息的核心价值。这本书让我明白,知识可视化是一种艺术,也是一种科学。它需要深刻的理解、严谨的设计和精准的执行。我从中学习到了如何构建一个有效的知识体系,如何将零散的信息串联起来,形成一个完整的认知框架。这本书为我提供了一个强大的工具箱,让我能够更好地理解和分享科学知识。

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太专业 前三章说说思路还能看懂,后面基本就是快速翻阅。。。

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不是数据分析的背景 以知识图谱为纲 内容庞杂 涵盖领域多 工具类有些偏门 属于过往研究体系的总结

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一本综述性的书,比较生涩,很有启发性,可以看看。

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不是数据分析的背景 以知识图谱为纲 内容庞杂 涵盖领域多 工具类有些偏门 属于过往研究体系的总结

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简单一翻,工具性目的阅读。

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