孫雨生，李沁蕓，劉　陽，朱禮軍

（1.湖北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院；2.中國科學(xué)技術(shù)信息研究所信息技術(shù)支持中心）

1　引言

伴隨Web 2.0時(shí)代到來，可視化搜索引擎應(yīng)運(yùn)而生。可視化技術(shù)將搜索結(jié)果轉(zhuǎn)成圖形或圖像顯示，［1-5］以形象化其中隱含規(guī)律、形成概念并通過人機(jī)交互高效引導(dǎo)用戶搜索，方便其更好地分析、理解領(lǐng)域信息，直觀發(fā)現(xiàn)信息間隱藏關(guān)系并最終提升用戶搜索效率及體驗(yàn)。［6-12］現(xiàn)有可視化搜索引擎應(yīng)用領(lǐng)域雖較廣但存在理論研究不充分（可視化技術(shù)在搜索過程中應(yīng)用潛力待挖掘）、架構(gòu)體系不完整、應(yīng)用深度不夠（重引入輕原創(chuàng)、實(shí)用性搜索引擎不多）等問題。因此，系統(tǒng)研究可視化搜索引擎應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)問題具有重要意義。

本研究以中國知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)的學(xué)位論文庫、期刊論文庫及維普的期刊論文庫為信息源，分別以“可視化”、“搜索”和“可視化”、“檢索”為關(guān)鍵詞組合在題名中檢索相關(guān)文獻(xiàn)（截止2017年7月28日）。以“可視化”、“搜索”為關(guān)鍵詞組合，從知網(wǎng)檢索到碩博論文12篇、期刊論文28篇，從萬方檢索到碩博論文13篇（新發(fā)現(xiàn)3篇）、期刊論文21篇（新發(fā)現(xiàn)0篇），從維普檢索到期刊論文29篇（新發(fā)現(xiàn)2篇）；以“可視化”、“檢索”為關(guān)鍵詞組合，從知網(wǎng)檢索到碩博論文15篇、期刊論文101篇，從萬方檢索到碩博論文16篇（新發(fā)現(xiàn)6篇）、期刊論文91篇（新發(fā)現(xiàn)5篇），從維普檢索到期刊論文101篇（新發(fā)現(xiàn)3篇）；合計(jì)175篇文獻(xiàn)。通過閱讀175篇文獻(xiàn)歸納出國內(nèi)可視化搜索引擎應(yīng)用領(lǐng)域、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)進(jìn)展，并從領(lǐng)域應(yīng)用、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)兩方面闡述國內(nèi)可視化搜索引擎研究進(jìn)展。

2　可視化搜索引擎應(yīng)用與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)進(jìn)展：領(lǐng)域應(yīng)用

國內(nèi)可視化搜索引擎應(yīng)用集中在生物醫(yī)學(xué)［1,13-15］、數(shù)字圖書館［8,10,12,16］（文獻(xiàn)［5,17-19］、專利［20］、多語言［21］搜索）、農(nóng)業(yè)［22-24］、地理空間 （GIS）［3-4,25-28］、電子商務(wù)［29-30］、社交網(wǎng)絡(luò)［5,11,31］等領(lǐng)域且前景良好。其中，生物醫(yī)學(xué)、GIS可視化應(yīng)用領(lǐng)域性較強(qiáng)但實(shí)現(xiàn)方式及

架構(gòu)可供Web信息可視化參考。

2.1　生物醫(yī)學(xué)搜索引擎

作為分子生物學(xué)新興交叉學(xué)科，生物信息學(xué)旨在由生物、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)家共同研究生物分子數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行獲取、處理、分析、利用，以揭示其內(nèi)涵及人類未知的生物學(xué)知識(shí)和有用信息。龔慶俠［15］基于信息圖層動(dòng)態(tài)可視化生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)提出KNALIJ引擎，輔助用戶瀏覽并高效搜索PubMed海量信息；張浩然［14］基于Android系統(tǒng)開發(fā)了支持代謝網(wǎng)絡(luò)可視化和生化反應(yīng)檢索的搜索引擎；王鋆［1］提出新的分子數(shù)據(jù)集分析算法并結(jié)合可視化技術(shù)提供高效直觀分子數(shù)據(jù)集搜索方法；張飛［13］設(shè)計(jì)了旨在可視化RNA序列數(shù)據(jù)的B/S模式基因預(yù)測平臺(tái)，并成功預(yù)測雞microRNA新基因。

2.2　數(shù)字圖書館搜索引擎

可視化搜索數(shù)字圖書館中文獻(xiàn)（論文、著作、專利）及其來源（期刊、會(huì)議等）、作者、研究領(lǐng)域等信息，相關(guān)研究主要分為理論、應(yīng)用兩類。

理論方面，王寧［8］闡述數(shù)字圖書館可視化搜索引擎總體結(jié)構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)；竇淑慶［10］闡述圖書館可視化文獻(xiàn)搜索引擎設(shè)計(jì)理論方法并進(jìn)行具體設(shè)計(jì)；桂思思［32］從設(shè)計(jì)步驟、實(shí)現(xiàn)方法方面闡述基于主題圖與MARC書目的可視化搜索引擎構(gòu)建原理；周怡雪［19］基于共現(xiàn)分析理論構(gòu)建“二維度（橫向和縱向）-三方面（內(nèi)部特征、外部特征和內(nèi)外部特征結(jié)合）-四部分（關(guān)鍵詞、作者、研究機(jī)構(gòu)和主題）”的文獻(xiàn)搜索結(jié)果可視化研究框架；周寧［18］基于詞頻分析圖，運(yùn)用Java Applet對(duì)文獻(xiàn)搜索結(jié)果進(jìn)行可視化；秦雪梅［33］指出文獻(xiàn)可視化搜索引擎可將文獻(xiàn)間語義關(guān)系、提問與搜索結(jié)果關(guān)系可視化并提供有效信息反饋機(jī)制。此外，Julia J.Jürgens［20］指出市場上可視化專利搜索引擎多采用傳統(tǒng)圖表、顯示技術(shù)（如3D專利地圖）分析并展示搜索結(jié)果集，未充分發(fā)掘可視化技術(shù)在搜索過程中的潛力，但已開始探索新應(yīng)用方向，如從專利空間分布展示到搜索結(jié)果集可視化。

應(yīng)用方面，錢力［16］、馬雨佳［12］設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)交互、立體式數(shù)字圖書館館藏跨庫可視化搜索引擎并用于中科院國家科學(xué)圖書館，［16］最終實(shí)現(xiàn)視覺化人機(jī)交互；王寧［8］用3D漫游實(shí)現(xiàn)虛擬圖書館場景并用于復(fù)旦大學(xué)圖書館；［5,34］桂思思［32］融合 MARC、主題圖與可視化技術(shù)構(gòu)建原型系統(tǒng)，以可視化主題圖中主題類型間聯(lián)系并基于此搜索圖書；張學(xué)福［17］實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)模型的文獻(xiàn)可視化搜索引擎；蔚元方［5］針對(duì)文獻(xiàn)互引問題提出共引矩陣構(gòu)造方法，基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析［19］算法實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)可視化搜索。此外，張秀梅［35］基于文獻(xiàn)信息的科研合作復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法并用于大型文獻(xiàn)搜索引擎，同時(shí)介紹美國國家科學(xué)數(shù)字圖書館為館藏增加交互式可視化瀏覽器以提供可視化搜索服務(wù)；張學(xué)福［17］指出新西蘭數(shù)字圖書館用自組織可視化技術(shù)處理搜索結(jié)果，用HyperSpace生成三維圖像并提供文獻(xiàn)訪問途徑；劉如［36］指出微軟學(xué)術(shù)搜索在深度搜索過程中可視化搜索結(jié)果所隱藏有價(jià)值信息。

2.3　農(nóng)業(yè)搜索引擎

目前國內(nèi)農(nóng)業(yè)搜索引擎主要有農(nóng)搜網(wǎng)、搜農(nóng)網(wǎng)等，仍處發(fā)展期。［24］張陽［22］以農(nóng)業(yè)文本信息、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格為研究對(duì)象，構(gòu)建基于地理信息庫的農(nóng)業(yè)信息可視化搜索引擎；趙蘭榮［23］構(gòu)建基于元搜索的農(nóng)業(yè)信息可視化平臺(tái)以圖形化搜索結(jié)果；王恬［24］二次開發(fā)農(nóng)業(yè)搜索引擎，用Web信息抽取、數(shù)據(jù)挖掘及信息可視化技術(shù)將搜索結(jié)果可視化，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，提升搜索體驗(yàn)。

2.4　地理空間搜索引擎

徐少坤［26］研究基于多維可視化技術(shù)的地理空間元數(shù)據(jù)可視化搜索；宋國民實(shí)現(xiàn)基于雙曲線樹［4］和基于平行坐標(biāo)［27］的地理空間元數(shù)據(jù)可視化搜索原型系統(tǒng)；張向榮［25］設(shè)計(jì)空間數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)模型，實(shí)現(xiàn)基于SVG（可縮放矢量圖形）的GIS可視化，通過可視化搜索引擎模塊返回空間屬性信息來動(dòng)態(tài)維護(hù)GIS數(shù)據(jù)；孫洪亮［28］設(shè)計(jì)地理空間語義搜索引擎架構(gòu)，基于地學(xué)知識(shí)庫，用命名實(shí)體識(shí)別、實(shí)體消歧等自然語言處理技術(shù)空間化非結(jié)構(gòu)化文檔，用WebGIS將搜索過程、結(jié)果可視化；朱向彩［3］結(jié)合VB、可視化等技術(shù)研究城市交通站點(diǎn)可視化搜索問題，為城市建設(shè)、三維仿真、交通模擬、信息搜索及維護(hù)等提供技術(shù)途徑。

2.5　商務(wù)搜索引擎

目前大多數(shù)商務(wù)搜索引擎為用文本標(biāo)注方式標(biāo)注、索引圖像的視覺搜索引擎。黃輝［29］提出可視化搜索引擎及相關(guān)技術(shù)是可視化電子商務(wù)核心和業(yè)務(wù)基礎(chǔ)，構(gòu)建了符合用戶搜索和使用習(xí)慣的可視化電子商務(wù)搜索引擎體系，通過第三方技術(shù)授權(quán)與合作的方式提供可視化搜索服務(wù)，運(yùn)用完善互聯(lián)網(wǎng)圖片自動(dòng)采集分析機(jī)制構(gòu)建可視化電子商務(wù)平臺(tái)并提供搜索服務(wù)；胡亦奇［30］分析了現(xiàn)有電子商務(wù)網(wǎng)站搜索結(jié)果顯示的優(yōu)缺點(diǎn)，比較了多維數(shù)據(jù)可視化方法，用氣泡圖顯示電子商務(wù)網(wǎng)站的搜索結(jié)果；劉曉慧［37］設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于可視化圖像搜索技術(shù)的商務(wù)可視化搜索引擎iSearch，由Web端可視化搜索、廣告注冊、手機(jī)端可視化搜索、數(shù)據(jù)操作模塊組成，以增強(qiáng)海報(bào)廣告交互性。

2.6　社交搜索引擎

關(guān)岳［31］認(rèn)為當(dāng)前社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可視化研究較分散，主流研究是可視化信息傳播路徑；周霞娟［11］認(rèn)為微博搜索過程用戶需求較模糊，更傾向于探索式搜索，提出用戶驅(qū)動(dòng)微博可視化搜索方法，基于微博用戶特征和興趣特征，用向量空間模型表示用戶微博，引入IDF（逆文本頻率指數(shù)）降低常用詞匯權(quán)重、提升用戶興趣模型精準(zhǔn)性。提出關(guān)注度傳遞算法，計(jì)算微博用戶對(duì)特征詞的關(guān)注度并用氣泡圖將其可視化，以搜索用戶感興趣的微博。此外，蔚元方［5］指出北京大學(xué)開發(fā)的微博分析工具WeiboEvents可輔助用戶認(rèn)知，理解微博運(yùn)轉(zhuǎn)、傳播過程，展示微博事件中關(guān)鍵人物、觀點(diǎn)、人物關(guān)系及轉(zhuǎn)發(fā)情況。

3　可視化搜索引擎應(yīng)用與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)進(jìn)展：系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

在海量信息中，若想快速、準(zhǔn)確且可視化地獲取所需信息，必需在掌握搜索方法與技巧基礎(chǔ)上熟悉可視化搜索引擎，并深刻理解其相互間的區(qū)別與聯(lián)系，［38］其中的核心是可視化搜索模型（注意其適用情形和可擴(kuò)展性［12,39］）及相關(guān)算法，以在有限可視空間中展示搜索對(duì)象主要屬性［21］、揭示搜索對(duì)象間深層語義和復(fù)雜關(guān)系，［7,9,12,17,21,33,39］同時(shí)為構(gòu)建新可視化搜索引擎［38］提供支持，最終更好地幫助用戶搜索，提高搜索效率。［6-12］現(xiàn)有可視化搜索引擎主要分為四類。

3.1　文獻(xiàn)可視化搜索引擎

該類引擎能夠分析并可視化用戶提問與搜索結(jié)果，為搜索結(jié)果中的文獻(xiàn)間關(guān)系提供可見語義關(guān)系，用可視化技術(shù)在知識(shí)域中輔助用戶深度搜索及分析，通過可視化圖形交互降低用戶認(rèn)知文獻(xiàn)間語義關(guān)系的負(fù)荷，［33］現(xiàn)有文獻(xiàn)可視化搜索引擎見表1。

3.2　基于內(nèi)容特征圖像搜索引擎

該類引擎能夠基于圖像內(nèi)容語義特征來消除文本標(biāo)注等導(dǎo)致的搜索結(jié)果偏差，提升搜索準(zhǔn)確性和用戶體驗(yàn)。［37］現(xiàn)有基于內(nèi)容特征圖像搜索引擎見表2。

表1　文獻(xiàn)可視化搜索引擎

表2　基于內(nèi)容特征圖像搜索引擎［29,37］

3.3　基于用戶行為可視化搜索引擎

該類引擎能夠結(jié)合用戶搜索和瀏覽行為將復(fù)雜搜索對(duì)象結(jié)構(gòu)、語義、相互關(guān)系可視化，基于用戶行為優(yōu)化并明確用戶搜索需求進(jìn)而精準(zhǔn)獲取所需文獻(xiàn)，提升人機(jī)交互效果和搜索效率，［9］最終將用戶搜索過程變?yōu)閷W(xué)習(xí)過程?，F(xiàn)有基于用戶行為可視化搜索引擎見表3。

表3　基于用戶行為可視化搜索引擎［9］

3.4　聚類可視化搜索引擎

該類搜索引擎聚類文獻(xiàn)標(biāo)題、摘要并以樹和圖形式可視化，從而向用戶快速、全面、直觀、結(jié)構(gòu)化地展示搜索結(jié)果，輔助用戶準(zhǔn)確獲取領(lǐng)域信息。［6］現(xiàn)有聚類可視化搜索引擎見表4。

此外，周群［38］基于各可視化搜索引擎相似點(diǎn)，用動(dòng)態(tài)引擎技術(shù)串聯(lián)可視化搜索引擎，以便用戶全面準(zhǔn)確獲取所需可視化信息并一定程度解決可視化搜索易導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)堵塞及死機(jī)等問題。

表4　聚類可視化搜索引擎［6］

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