国外点击流可视化研究述评  

Review of Clickstream Data Analysis and Visualization Studies

作　　者：姜婷婷[1,2] 徐亚苹 郭倩 Jiang Tingting;Xu Yaping;Guo Qian(School of Information Management,Wuhan University,Wuhan 430072;Center for Studies of Information Resources,Wuhan University,Wuhan 430072)

机构地区：[1]武汉大学信息管理学院,武汉430072 [2]武汉大学信息资源研究中心,武汉430072

出　　处：《情报学报》2018年第4期436-450,共15页Journal of the China Society for Scientific and Technical Information

基　　金：国家自然科学基金项目"在线信息偶遇过程中趋避行为的产生规律与神经机制研究"(71774125);国家自然科学基金项目"用户探寻式搜索策略分析及系统构建研究"(71203163);国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目"大数据环境下的知识组织与服务创新研究"(71420107026)

摘　　要：本文广泛调研了2000年以来的国外点击流数据可视化研究,针对文献中点击流可视化视图的视觉特征开展了细致的分析与比较并发现:已有的可视化在视觉表示上一般以用户的访问足迹、移动和路径为对象;在视觉呈现上可分为有向图、序列图、折线图、网络图、点云图、桑基图、矩阵图、堆积图以及多种图形等类型;在视觉交互上实现了概览、缩放、过滤、详细信息、关联、操作历史以及提取功能。本文认为,未来的点击流数据可视化研究应该重视大数据技术在点击流数据分析中的应用、移动端点击流数据的可视化以及可视化的用户测试评估。This review provides an overview of studies on clickstream data analysis and visualization performed between 2000 and 2017. In-depth analysis and comparisons have been performed on the visual characteristics of visualization studies available in literature. The analysis reveals that the existing visualizations（1） usually involve users’ visiting footprints, movements, and pathways as components of representation,（2） present them as directed graphs, sequence diagrams, line graphs, network graphs, cloud maps, Sankey diagrams, matrix graphs, stack graphs, and multiply graphs, and（3） support user interaction through features such as overview, zoom, filter, details-on-demand, relate, history, and extract. This review suggests that future studies should focus on the application of big data technologies in clickstream data analysis, visualization of mobile clickstream data, and user testing for visualization evaluation.

关 键 词：点击流 可视化 视觉特征 用户行为 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP393.09[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]