论文总字数：21197字

摘 要

数据可视化作为迅速发展的跨学科研究领域，已经形成较为完善的知识体系。本文选取2007年-2016年间WOS（Web of science数据库）、CNKI（中知网）中以数据可视化为主题词的期刊论文，用CiteSpace作为数据分析和可视化工具，描绘论文发表量的时间分布以及数据可视化发展的阶段特征；通过高频关键词的网络图和时区图，展示其内容发展状况；通过学科分布、核心期刊和边缘期刊的统计，揭示该领域发展的跨学科概貌；通过核心作者综合指数计算、机构分析揭示该领域研究的人物关系，厘清其发展流派。最后，提出数据可视化领域的三个发展趋势。

关键词：数据可视化 知识图谱 文献计量

ABSTRACT

Data visualization was rapidly developed as an interdisciplinary research field, and has formed a preliminary knowledge of the system. The methods of bibliometric and data analysis ( based on CiteSpaceⅢ) are used on journal articles about the theme of data visualization in the WOS and CNKI from 2007-2016, the stage characteristics of the development of the field are revealed by time distributions ; high frequency keywords time distribution diagram and network diagram are used to reveal the development of the field distribution and clarify its development context; development in the field of interdisciplinary profile is showed by subject distribution and the discriminant of core journals and marginal journals; the relationship between the characters of the research and the development of schools in this field are analyzed by computing comprehensive index of core authors and institutions. Finally propose three development trends in this field.

Key words: data visualization ; knowledge map ; bibliometrics

目 录

摘 要 I

ABSTRACT II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究内容 1

1.3 研究意义 2

1.4 研究方法与思路 2

1.4.1 研究方法 2

1.4.2 研究思路 2

第二章 国内外文献计量分析 4

2.1 文献量分析 4

2.1.1 研究数据来源 4

2.1.2 时间序列期刊分布 4

2.2 文献基金分析 5

2.3 文献机构分析 7

2.4 文献研究层次分析 8

2.5 文献被引分析 10

第三章 国内数据可视化研究分析 12

3.1 研究内容分布 12

3.1.1 主题词变迁 12

3.1.2 主题词分布 13

3.2 跨学科概貌 14

3.3 核心期刊与边缘期刊分析 14

3.4 作者统计分析 15

第四章 国外数据可视化研究分析 16

4.1 研究内容分布 16

4.1.1 主题词变迁 16

4.1.2 主题词分布 17

4.2 跨学科概貌 18

4.3 核心期刊与边缘期刊分析 19

4.4 作者统计分析 20

第五章 国内外数据可视化研究分析 21

5.1 研究总体情况对比 21

5.2 发展趋势 22

结束语 23

参考文献 24

致谢 28

第一章 绪论

1.1 研究背景

1. 大数据时期的机会与挑战

大数据时期的来临促使“大数据”变成了最为流行的词语之一 ^[1]。新闻媒体的广泛运用是数据数量快速上升的关键原因^[2]。数据分处理方法、科技的迅速开展极大地提高了解决数据的效率^[3]。大数据时代下，只有通过数据可视化技术才能完善体现数据的璀璨与奥妙 ^[4]，也是数据转变得浅易理解的重要方式。各行业各领域的研究人员成为了大数据时代的弄潮儿^[5]，分析数据可视化的研究热点和趋势，推动了该领域的快速发展与应用。

2.数据可视化在国内外的研究状况

数据可视化在国内的研究热点颇为广泛^[6]，包括matlab、数据新闻、物联网、数据分析、云计算信息技术、地理信息系统和虚拟现实等，是顺应大数据时代的要求。在国外，数据可视化领域研究集中于系统、设计、工具、算法、决策、分类等方面^[7]，主要探讨数据可视化在大数据（big data）时代下不同学科或领域的研究。

3.数据可视化存在的问题

目前在数据可视化探究范畴的有关人才，部分并未具备全局思维，是由于该领域十分综合全面^[8]。如何在已有的文献以及研究成果的基础之上，对数据可视化的热点展开进一步高效便捷且与时俱进的探索和应用，适当挖掘和合理发挥数据所包含的深层次的价值，都是亟待解决的问题。

1.2 研究内容

在国内外现有文献资料的基础上，结合文献计量与知识图谱，综述数据可视化研究演进及热点，给出对应的分类，探讨数据可视化的未来发展方向及趋势^[9]。以Web of Science和CNKI两大数据库为文献检索来源，基于国内外现有的文献，绘制时间序列上的分布，得出数据可视化的阶段性发展特征；基于知识图谱可视化分析工具与文献计量方法绘制出重要关键词在时间轴上的变化更迭^[10]，发现关键词之间的强弱联系，揭示数据可视化在不同领域中的发展轨迹和状况。

根据文献信息计量和相关的理论，统计主题词的分布与变迁，总结跨学科概貌，计算核心期刊和边缘期刊的数量及占比；统计核心和高产作者，计算出两类作者的占比和综合指数，对比研究机构的统计与核心作者之间是否存在联系，分析得出该领域研究的人物关系^[11]。通过可视化的图形数据表格形式，对比分析国内外数据可视化领域研究的相同和差别之处。在上述分析的基础上，分析数据可视化在不同领域中的发展以及可能出现的创新点，探究数据可视化的热点方向，以及分析它的未来发展走势。

1.3 研究意义

本文以文献计量为理论分析基础，以知识图谱软件为工具，统计归纳数据，研究数据可视化的热点及演进的历程，有利于分析未来发展的走势和研究方向，明确需要关注的热点问题；有利于加强数据可视化在各个领域中的应用，提高数据可视化的质量，促进其进一步的发展；借鉴国外数据可视化研究方向与发展研究，有助于揭示国内数据可视化研究领域的热点、重点和瓶颈问题的解决方案，为数据可视化的研究与应用提供参考，指出新的发展方向。

1.4 研究方法与思路

1.4.1 研究方法

1.文献调研

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