作为一门多领域交叉的学科，学科可视化涉及内容非常广泛。从大致内容上划分，可以具体分为技术实现和技术应用两大主要部分。技术实现主要包括目前可视化技术的具体实现和依托的基础平台研究，而技术应用则是将可视化技术运用到实际生产环境中，实现技术与应用场景的结合。本文主要对于近年来学科可视化的发展状况进行分析梳理，对于技术实现与技术应用两方面进行概括综述。

1．2  研究意义

利用学科可视化的方法，可以分解复杂的数据信息，同时进行图像化处理，使得晦涩的信息可以更加容易的被研究者理解，减少信息理解过程中的时间成本，提高科研生产的速度和效率，同时学科可视化也有利于辅助决策和改进，通过对结果进行学科可视化，可以帮助决策者作出有利于全局最优的策略方案[8][10-15]。具体来讲，学科可视化的研究意义可以概括为以下四个方面：

（1） 提高交互性。信息可可视化通过将静态的数据以各种形式进行呈现，可以有利于决策者的理解，从而辅助决策者进行决策调整。而决策者的调整又可以通过可视化的方式呈现出来，从而提高了用户与系统之间的交互性[16]。

（2） 降低数据复杂度。目前大数据时代背景下，数据的复杂度已经超出了经典数据处理方法的能力，多维数据变得非常普遍，对于此类数据的处理，往往需要借助可视化的技术和方法进行分析才能发现潜在联系与价值[17-18]。

（3） 激发人的形象思维，提取隐形知识。通常来说，数据的表示方法可以有多重且不同的表示可能对人的思维冲击是不同的，例如，数据可以用一维图形或者二维图形表示，但是不同的可视化会对人的感官产生不同的影响[19-23]。 诸多实验证明，合适的可视化方法可以促进人对于知识的理解，激发创造性思维。

1．3  论文组织结构

本文共分为四章，全文内容主要按照以下方式进行组织编排：

第一章是绪论，主要论述了学科可视化的发展背景，介绍了学科可视化的概念内涵，论述了该课题的研究意义。

第二章是学科可视化技术综述。主要回顾了近些年学科可视化领域的技术突破和创新，概括论述学科可视化的主要技术和平台。

第三章是学科可视化的应用场景，主要概括了近年来学科可视化技术在实际中的典型应用。

第四章是总结与展望，在基于前面论述内容的基础上，总结了当前信息可是化技术的的主要发展，并对于未来学科可视化的发展防线进行了展望。

2 学科可视化技术综述

2．1  理论背景

“知识”的概念早在古希腊就已经被明确提出，在如今互联网飞速发展的今天，知识与数据、信息等概念密切相关，借助图形。音频视频等媒介存在。知识的分类体系和多领域性正在越来越被凸现出来。

学科可视化的理论方面，目前国外的研究相对国内更加领先和成熟，原因在于国外在此领域的开拓较早，有一些经验积累和成果产出。目前来说，比较一致的知识体系划分可以分为显性知识和隐性知识。而只是被定义为是通过数字化表示形式能够被计算机理解的格式规范。

Sugiyama K,Tagawa S（1981）指出，学科可视化并不是单一的、具体的一种研究方法[1-2]，目前看来，学科可视化可以集合共现分析、共引分析和多元统计分析等多种当代主流的分析方法，所以说，它更像是一个“方法群“：其中的元素应当包括文献计量的传统方法以及当代主流的多元统计方法。研究工具会随着数据来源不同而发生变化。学科可视化往往和科学知识图谱结合在一起。科学知识图谱还被广泛地应用于创业型大学的科研情况、同行评议专家的遴选、学术研究团队的识别与评估、专利分析、技术预见和期刊评价等其他研究领域。