王玉龙 李卫霞
(河北机电职业技术学院,河北 邢台 054000)
从信息资源获取角度来看,由于信息资源的整合是在既定的时间维度、空间维度下进行采集的,在对价值类信息资源进行整合时,需将网络节点内的信息资源进行过滤,降低信息本身的冗余性,提升信息的可利用价值。同时,在对信息进行采集时,应对信息来源的安全性、真实性进行辨认,确保信息结构组建的质量性。
在对内部信息资源进行预处理时,主要是指数据的压缩、转换、格式化等,在实际处理过程中,对源数据进行空间降维处理,确保数据在每一个格式中均可代表一种常态化形式。同时,在进行信息分析识别时,应依据信息类别进行正确分类,提升数据预处理的工作效率。
在对数据信息模型进行可视化处理时,将信息实际展现形式,通过几何图形与颜色之间的组合,呈现出一定的视觉效果。将数据信息转变为直观化的解读方式,可令用户对数据信息进行更加深刻的认知,同时可摆脱传统数据信息的繁琐性需求。在数据信息模型的解读下,用户可依据相应的场景来建立系统交互体系,而用户在信息接收与分析过程中,可通过改变接收形式增强信息模型本身的直观性。从可视化系统设定角度来讲,为加大信息本身的呈现力度,需在原有的信息基础上,建立信息联动体系,如信息特征之间的关系与存在的限值等,并可及时对内部信息存在的属性进行判定,保证信息本身存在的精准性,然后通过模型建设更加直观地展现到用户处。
实验过程中,主要是以云环境为框架,通过各类信息资源的整合来建立一个信息对接环境,然后依据可视化数据模型与传统的信息展现形式进行比对,然后对实验结果进行分析。
在进行实验检测时,将不同种格式的信息进行无序分列,信息存储量为5GB,在同一条件下执行信息采集指令,然后对比数据信息模型可视化与传统检测方式的2种差异性。经实验测得,可视化信息分析检测的效率是传统检测方式的2倍左右,且在信息进行阅读时,用户更加倾向于数据可视化。通过对参与实验的人员进行调查,多以数据信息的获取为主,人们在对接收信息时,如两者展现出的信息价值是相同的,从第一直观来看,图形的影响力要明显高于数据的影响力。
如表1,从数据表格分析可知。经过a~h 8组数据结果显示,可视化的信息接收效率要明显高于传统化方法。产生此种现象的主要原因,是由于可视化是以人机交互为主,利用人们主观意识体系,依托于线条、色彩等对用户进行视觉冲击,而在颜色鲜明对比下,数字信息的繁琐度显然是不乐于被用户所接受的。同时,传统化信息分析方法中的数据价值不如可视化明显,其并未对用户产生直观影响,且在数据信息的同质化下,将加大用户的视觉疲劳。
表1 信息分析的数据展示
在对大量数据进行分析时,如单一化地进行数字展示,用户在长时间的信息审核下,易出现审视疲劳现象,降低数据信息的处理效率。而在可视化分析方法的应用下,依托于数据处理功能,将系统内的信息资源进行精准核对,然后按照一定的图形进行展示,此类呈现出的效果将极大刺激用户的视觉感官,在主观思维意识的引导下,将间接加大用户本身的记忆效果,进而发挥出信息分析方法的最大价值。